现有一个高质量但非结构化的文本数据集，如何用于大语言模型的再训练？
2023-07-24 阅读 0
先把文本清洗并结构化：去重、修正编码、去掉个人敏感信息，按句子或段落切分；根据目标把数据格式化为训练样式（因果LM用连续文本，想做指令对话就构造 prompt–response 对）；做分词/词表处理并切分训练/验证/测试集。选训练方案：算力充足可做全量微调，资源有限推荐用 LoRA/adapter/PEFT 或 QLoRA 并配合 bitsandbytes、DeepSpeed 加速与量化。设置超参（学习率、batch、梯度累积、混合精度、AdamW、LR 调度）、定期保存检查点，用验证集监控困惑度或下游任务指标，必要时做人工评估与安全过滤。训练完成后做量化与导出，部署并持续监控性能与安全。常用工具：Hugging Face Transformers/PEFT/trl、DeepSpeed、bitsandbytes。
更新于 2025年12月22日
