QLoRA微调实战：四层提示工程让批量数据生成错误率跌破0.5%
提示工程：保持批量生成数据稳定性
在QLoRA微调实战中，数据质量直接影响模型微调效果。当采用ChatGPT等大模型自动生成训练数据时，如何通过提示工程（Prompt Engineering）确保生成数据的稳定性，是构建高质量微调数据集的关键环节。本章将深入解析批量数据生成场景下的提示工程方法论，并提供可直接复用的工程实践方案。
一、提示词设计四层架构
我们采用分层式提示词设计框架，有效控制生成数据的格式、质量和多样性。以下是一个典型的四层架构示例：
