AWS 正在为大型语言模型提供监督微调 (SFT) 指导，强调数据质量和高级准备策略。其系列的第一部分侧重于正确格式化数据、实施质量检查以确保准确性和多样性，以及分割数据以进行训练和评估。第二部分深入探讨通过学习曲线分析评估数据就绪情况、选择最佳数据子集、采用数据增强技术以及混合不同数据类型以在不抹去通用能力的情况下提高模型性能。 AI
影响 为希望微调模型的开发人员提供实用指导，可能提高定制 AI 解决方案的质量和效率。
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