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原创 Datawhale AI夏令营第四期：动手学大模型应用全栈开发task1

此外，预训练过程中还涉及诸多细节，诸如数据配比、学习率调度、模型行为监测等，这些往往缺乏公开的最佳实践指导，需要研发团队具备深厚的训练经验与故障排查能力，以规避训练过程中的回溯与重复迭代，节约计算资源，提高训练效率。相较于预训练所需的海量数据，指令微调所需数据量显著减少，从几十万到上百万条不等的数据，均可有效激发模型的通用任务解决能力，甚至有研究表明，少量高质量的指令数据（数千至数万条）亦能实现令人满意的微调效果。因此，获取高质、多元的数据集，并对其进行严谨的预处理，是打造高性能语言模型的关键步骤。