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大模型（LLMs�Q�LLM生成SFT数据�Ҏ(gu��)��?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1218

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一�?/strong>SFT数据集如何生成？

SFT数据集构建通常有两�U�方法：(x��)人工标注和��?/span>LLM�Q�比�?/span>GPT-4�Q�来生成的，人工标注对于�?/span>

建垂直领域比较合适，可以减少有偏数据�Q�但是成本略高；使用LLM生成�Q�可以在短时间内生成�?/span>

量数据�?/span>

二�?/strong>Self-Instruct ��?/strong>

2.1 什么是 Self-Instruct �Q?/strong>

一个通过预训�l�语�a�模型自己引导自己来提�?的指令遵循能力的框架�?/span>

2.2 Self-Instruct 处理思�\�Q?/strong>

• 步骤1�Q�作者从 175个种子�Q务中随机抽取 8 条自然语�a�指��o(h��)作�ؓ(f��)�C�Z��Q��ƈ提示InstructGPT�?/span>

成更多的��d��指��o(h��)�?/span>

• 步骤2�Q�作者确定步�?/span>1中生成的指��o(h��)是否是一个分�c�M�Q务。如果是�Q�他们要�?/span> InstructGPT �?/span>

据给定的指��o(h��)��出生成所有可能的选项�Q��ƈ随机选择特定的输出类别，提示 InstructGPT �?/span>

成相应的“输入”内容。对于不属于分类��d��的指令，应该有无数的“输出”选项。作者提��Z��“�?/span>

入优�?/span>”�{�略�Q�首先提�C?/span> InstructGPT�Ҏ(gu��)��l�定�?/span>“指��o(h��)”生成“输入”�Q�然后根�?/span>“指��o(h��)”和生成的“�?/span>

�?/span>”生成“输出”�?/span>

• 步骤3�Q�基于第 2 步的�l�果�Q�作者��?/span> InstructGPT 生成相应指��o(h��)��d��?/span>“输入”�?/span>“输出”�Q�采�?/span>

“输出优先”�?/span>“输入优先”的策略�?/span>

• 步骤4�Q�作者对生成的指令�Q务进行了后处�?/span>(例如�Q�过滤类似指令，去除输入输出的重复数

�?/span>)�Q�最�l�得�?/span>52K条英文指�?/span>

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