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写在前面

高质量数据的准备是微调大模型的重中之重，一些高质量的数据集可能远比模型性能更佳重要。

我是根据自己的数据照着B站up code花园LLaMA Factory 微调教程：如何构建高质量数据集？_哔哩哔哩_bilibili做的。

数据集格式

在LLaMA Factory中，支持Alpaca 格式和 ShareGPT 两种格式，详细可以自行去查查，下面是两个格式的示例。

Alpaca 数据格式

  ShareGPT 数据格式

采用Easy Dataset制作数据集

Easy Dataset是一个专门创建大型语言模型数据集的程序。它能将行业领域的语料库转换为结构化的数据集。

安装

安装教程见官方文档https://docs.easy-dataset.com/

Easy Dataset工具使用

打开程序，然后创建项目

进入模型配置，这里我旋转qwen模型（主要是阿里大气，学生认证免费送300代金卷），注意需要配置对应平台的api key。

任务配置可以更具需求设置

提示词配置可以不做，如果生成的有问题在调整提示词。

文献处理，这里先选择模型，再选择需要处理的文献，然后就可以开始处理文献了，

可以查看右方的GA对，GA对可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1916488453228561713。主要意思就是针对不同群里设置的不同深度语气格式的数据集。

查看分割和领域分析数据是否生成合理，如果不合理需要人工干预

一切就绪之后开始提取问题

右上方有任务进行进度，整个过程都是并发运行，可以切换到其他界面操作。一些就绪之后进入问题管理界面查看问题，然后切换模型到推理效果好的deepseek-R1模型，就可以生成答案了.

然后等待生成。幸好deepseek便宜，一个小时才花5块钱，而且硅基流动也有学生认证，认证送50代金卷。

还能用数据蒸馏增加数据集，这个步骤等待时间较长，生成的数据集也多。

等数据生成结束之后，进入数据集管理界面，导出数据，这里可以导出在LLaMA Factory中使用，会得到一个配置文件。

进入这个文件路径，打开dataset_info文件发现就是LLaMA Factory要求的格式。

在LLaMA Factory直接将数据路径粘贴到数据集路径那里

最后配置好LLaMA Factory的参数就可以开始训练了。