Подготовка данных для контролируемой донастройки моделей: часть 1 — Форматирование и качество

Подготовка данных играет решающую роль в успехе любого проекта supervised fine-tuning (SFT). Перед началом обучения важно провести аудит исходных данных, чтобы выявить и устранить возможные ошибки и несоответствия. Точность и корректность данных — залог высокого качества модели, поскольку неправильные примеры могут закрепить плохие привычки у модели.

Диверсификация данных — один из ключевых факторов успешной донастройки. Важно обеспечить широкий охват тематик, вариаций формулировок запросов и сложных случаев, включая крайние ситуации и неоднозначные входные данные. Это помогает модели лучше обобщать и работать с реальными сценариями.

Для обеспечения внутренней согласованности примеров рекомендуется избегать противоречий в ответах на схожие запросы. Например, структура ответов должна быть однородной, чтобы модель могла reliably воспроизводить нужный формат.

При подготовке данных необходимо также исключить дублирующиеся примеры и проверить их на токсичность и безопасность. После аудита данные форматируются в conversational JSONL-формат, где каждый пример представляет собой отдельный диалог с ролями пользователя и ассистента, что соответствует стандартам большинства современных SFT-процессов.

Важно соблюдать шаблон форматирования, используемый в модели, чтобы избежать расхождения в поведении при обучении и инференсе. Также необходимо оставить часть данных для оценки модели — это помогает отслеживать прогресс и избегать переобучения.

В целом, тщательная подготовка данных — это фундамент для успешной донастройки, позволяющий ускорить обучение, повысить качество модели и снизить затраты на исправление ошибок в будущем. В следующей части серии будут рассмотрены более продвинутые стратегии, такие как оценка готовности данных, выбор подмножеств, аугментация и смешивание источников данных.