<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>数据集 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/</link><description>Recent content in 数据集 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 24 Jul 2026 18:44:57 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>微调数据集构建指南：数据量、格式、质量标准与常见错误</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-24-fine-tuning-dataset/</link><pubDate>Fri, 24 Jul 2026 18:44:57 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-07-24-fine-tuning-dataset/</guid><description>&lt;p>决定微调一个大模型之后，很多团队把精力放在选择基础模型、配置训练参数上，却在数据准备上草草了事。结果往往是：训练过程很顺利，损失曲线很漂亮，但微调后的模型并没有达到预期效果，甚至在某些方面变得更差。&lt;strong>微调的本质是让模型从数据中学习，数据的质量直接决定了模型能学到什么。&lt;/strong> 构建一个高质量的微调数据集，是微调项目中最重要的工作。&lt;/p></description></item></channel></rss>