继上一篇LLM Fine-Tuning｜七阶段微调【工程系列】1.总览，本篇主要针对，第一阶段|数据集准备，进行工程方法论的分解

1.核心任务

• 构建高质量训练对(High-Quality Training Pairs)

目标：决定模型行为边界与上线

具体包括

• 数据采集(人工标注/专家规则/日志回放/合成数据）
• 数据清洗(去噪、去重、异常样本剔除）
• 标注与格式化(Prompt→Response结构化）
• 数据集切分(Train/Validation/Test严格隔离）

其中

1. 格式对齐：从非结构化数据到<Input, Output>

• 微调数据通常以<Input, Output> 的形式存在

• Input：用户查询/指令/上下文

• Output：期望模型生成的理想响应

• 工程实践要点

• 原始数据往往来自

• 文档

• 日志

• 对话记录

• 业务系统导出

• 必须经过

• 清洗(噪声、重复、无关样本)

• 结构化(Prompt模板统一)

• 输出规范化(长度、风格、格式)

• 关键点

• 格式对齐的目标不是“好看”，而是减少模型在训练时的歧义与不确定性

2）任务关联性：数据必须“为目标任务服务”

• 来源明确强调

• 数据集必须与目标任务高度对齐，而非“通用正确”

• 常见任务类型

• 情感分析(Sentiment Analysis)

• 指令遵循(Instruction Following)

• 领域问答(Domain QA)

• 结构化输出(JSON/SQL/API)

• 常见错误

• 用通用QA数据微调专业领域模型

• 混合多个任务但未显式区分Prompt结构

• 输出风格不一致(解释/简答/推理混杂)

• 架构师视角

• 数据准备阶段，本质是在“定义模型的行为边界”

2.数据标注

• 数据标注是该阶段成本最高、复杂度最高、也最容易被低估的环节

1）人工标注(Human Annotation)

• 优点

• 精度高

• 适合复杂推理、价值判断任务

• 缺点

• 成本高

• 扩展性差

• 适用场景

• 安全对齐

• 复杂指令遵循

• 高风险业务(医疗/金融)

2. 半自动标注(Weak Supervision)

• 利用规则+少量人工校验

• 常见工具

• Snorkel

• 优点

• 显著降低人工成本

• 风险

• 规则偏差会被模型放大

• 适合场景

• 中等复杂度任务

3. 全自动标注(Auto-labeling)

• 使用现有模型或平台进行标注(如：Amazon SageMaker Ground Truth)

• 优点

• 可规模化

• 缺点

• 对复杂任务准确率不稳定

• 关键工程结论

• 标注方式本质是“成本×风险×规模”的权衡问题，而非单纯技术选择

3 数据增强与合成

• 应对数据稀缺的核心策略

• 当目标领域数据不足时，来源明确建议引入数据增强(DA)与合成数(Synthetic Data)

1. 数据增强(Data Augmentation)

• 人工或规则方式扩展样本
• 目的

• 覆盖边界情况

• 提升泛化能力

• 常见方式

• 重写同义句

• 扰动输入格式

• 引入多种表达风格

2. 合成数据生成(Synthetic Data Generation)

• 利用现有LLM
• 核心技术

• Prompt Engineering

• 多步生成(Multi-step Generation)

• 第一步：生成候选样本

• 第二步：过滤/改写

• 第三步：结构化对齐

• 适用任务

• 摘要

• 分类

• 偏见检测

• 解释性输出

• 重要提醒

• 合成数据是“放大器”，既可能放大优势，也可能放大偏差，必须结合人工审查

4 关键工具链与数据集分割策略

1. 常用数据处理工具

• spaCy/NLTK：文本清洗、NLP 处理
• HuggingFace Transformers：分词、模型加载
• KNIME：数据流编排与可视化
• Python(pandas/numpy)：基础数据处理
• 工程经验

• 工具并非瓶颈，流程设计与数据规范才是关键

2. 数据集分割(Dataset Splitting)

• 标准做法

• 80%：训练集

• 20%：验证集

• 工程要求

• 严格避免数据泄漏

• 验证集必须“未见”

• 特殊场景可增加Test集

• 核心目标

• 验证模型是否真正学会任务，而非记住样本数

5 最佳实践与伦理挑战

1) 数据失衡管理

• 长尾样本不足
• 类别分布极端
• 解决思路

• 重采样
• 加权Loss
• 定向合成数据

2) 伦理与合规性

• 隐私数据
• 偏见与歧视
• 有害内容传播
• 来源强调

• 高质量数据准备不是一次性工作，而是伴随模型反馈持续演进的闭环过程

6 工程总结

工程推荐 * 数据优先级>模型大小>微调算法 * 明确区分任务类型(QA/指令/推理/结构化输出) * 合成数据必须有人类审查机制 常见做法 * <Input, Output>强结构化 * 少量高质量数据+合成数据放大 * 严格Train/Val/Test隔离 常见坑 * 训练/验证数据泄漏 * 合成数据比例失控(模型“自我模仿”) * 数据只“正确”，但不教行为 * 数据分布与真实用户输入不一致 * Prompt模板频繁变化却未版本化 工程检查表(必须全部YES) * Train/Val/Test物理隔离 * 数据去重(近似+语义) * 指令/输出格式强约束 * 合成数据≤可控比例 * 数据集版本号&Lineage可追溯 * 故意加入负样本/失败样本 必须思考的问题 * 这个数据在教模型什么行为 * 如果模型“完美学会这些数据”，结果是不是我想要的 * 哪些错误是数据造成的，而不是模型造成的

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