本文强调了在进行模型微调之前准备数据集的至关重要性。文章详细阐述了无论模型是大语言模型（LLM）还是小型模型（SLM），一个结构良好且相关的数据集都是成功微调的基础。作者主张将数据集的创建和完善作为微调过程中最重要和最首要的步骤。 AI
影响 强调了数据质量和准备工作对于有效的 LLM 和 SLM 微调的基础性重要作用。
排序理由 文章讨论了机器学习模型开发的一个基础方面，特别是微调过程以及数据集准备的重要性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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