监督微调（SFT）数据
是用于对预训练模型进行监督微调的有标注数据慕课网CSDN博客。以下是关于它的一些要点：
数据特点
标注性：与预训练使用的大量无监督数据不同，SFT 数据是经过标注的。标注信息通常与特定任务或领域相关，比如在情感分析任务中，数据会被标注为积极、消极或中性等情感类别。
针对性：紧密围绕特定的任务或领域进行收集和整理。例如，如果要微调模型用于医疗领域的问答，数据就会包含医疗相关的问题和对应的准确答案。
多样性：为了让模型能够适应各种可能的情况，SFT 数据需要具备一定的多样性，覆盖不同的场景、语境、表达方式等。
数据构建方法
确定任务和指令
任务定义：明确想要模型完成的具体任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、知识问答等。
指令构建：根据任务定义构建相应的指令模板。例如对于文本分类任务，指令可能是 “将以下文本分类为正面或负面”；对于知识问答任务，指令就是具体的问题。
收集原始数据
数据来源：可以来自公开数据集、专业数据库、众包平台、行业网站、社交媒体等，也可以通过人工编写、专家提供等方式获取。
数据清洗：去除无效或不相关的信息，如重复数据、错误数据、噪声数据等，确保数据的质量。
标注数据
标注标准：制定明确、统一的标注标准，以保证标注的一致性和准确性。
人工标注：通过人工手动标注或使用半自动化标注工具来为数据添加标注信息，包括指令和预期输出。
设计指令微调数据集
数据分割：将数据集按照一定比例分割为训练集、验证集和测试集，常见的比例为 8:1:1。
指令格式化：确保指令与数据格式一致，如使用 JSON、CSV 或特定格式的文本文件存储数据，便于模型读取和处理。
增强数据多样性
数据增强：运用同义词替换、句子重构、添加噪声、改变语序等方法增加数据的多样性。
覆盖不同场景：确保数据集覆盖任务可能涉及的各种不同使用场景和语境。
评估和迭代
初步评估：在初步构建的数据集上对模型进行测试，评估模型在该数据集上的性能表现，如准确率、召回率、F1 值等。
迭代优化：根据评估结果，对数据集进行迭代优化，如增加更多样例、调整指令、修正标注错误等。
数据作用
提升特定任务性能：使预训练模型能够更好地适应特定任务的需求，在具体任务上实现更准确的预测、分类、生成等功能。比如让语言模型在法律问答任务中给出更专业、准确的回答。
使模型与人类偏好对齐：通过标注数据中体现的人类偏好和期望输出，引导模型生成更符合人类需求和习惯的结果，提高模型的实用性和用户体验。
优化模型在特定领域表现：帮助模型学习特定领域的知识、术语、语言风格等，增强模型在该领域的理解和处理能力，例如在医疗领域能够准确理解和处理医学术语与病症描述。
