为什么连数据大牛Google也要用ShareGPT？LLM刚训练完只会文字接龙，需要指导性的微调，即在预训练模型的基础上，用优质

开源LLM微调训练指南：如何打造属于自己的LLM模型https://mp.weixin.qq.com/s/R-6ds1bFmOq

代表性LLM文本数据集大列表，包括预训练语料库、微调指令数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集#数据集

如果预训练阶段没有看过，在微调时增加的知识可能更容易让模型产生幻觉。

如果预训练阶段没有看过，在微调时增加的知识可能更容易让模型产生幻觉。以此推论，开源模型微调的事实性很难有提升。而GPT4的事实性准确性也来自预训练。anton: ThisisausefulrecenttalkonwhyLLMshallucinate.Itseemsthatfinetuningcanteachthemodeltohallucinatemoreifthatknowledgewasnotpreviouslyseenbeforeduringtraining

用于处理大规模非结构化文本数据集的工具，提供清理和筛选功能，旨在筛选微调数据集、创建用于检索增强生成(RAG)的文档集合，甚至对LLM预训练Web规模数据集进行去重。#工具

大语言模型（LLM）微调技术笔记#笔记在预训练后，大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术，目前主要有两种微调大模型的方法1：指令微调，目标是增强（或解锁）大语言模型的能力。2：对齐微调，目标是将大语言模型的行为与人类的价值观或偏好对齐。

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关于Sakura模型介绍基于一系列开源大模型构建，在通用日文语料与轻小说/Galgame等领域的中日语料上进行继续预训练与微调，