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微调数据集构建指南：数据量、格式、质量标准与常见错误

微调效果的好坏，七成取决于数据。本文系统介绍大模型微调数据集的构建方法：明确目标与数据类型、确定数据量、统一对话格式、制定质量标准、数据来源与清洗、划分训练与测试集，以及数据泄露、格式不一致和过拟合等常见错误。