将文档转训练集通常可以按照以下步骤进行：
所以我们真的想要一个助理模型。而获取这些辅助模型的方式基本上是通过以下过程。我们基本上保持优化相同。所以训练是一样的。这只是下一个单词预测任务，但我们将更换正在训练的数据集。所以我们过去一直在尝试对互联网文档进行训练。我们现在将其替换为我们手动收集的数据集。我们收集它们的方式是使用很多人。因此，通常公司会雇用人员，并向他们提供标签说明，并要求人们提出问题，然后为他们写下答案。因此，这是一个基本上可以将其纳入您的训练集的单个示例的示例。有一个用户说，你能写一个关于垄断一词在经济学中的相关性的简短介绍吗？然后是助理。再次，该人填写理想的响应应该是什么，理想的响应以及它是如何指定的以及它应该是什么样子。这一切都来自我们为OpenAI或Anthropic等公司的人员和工程师提供的标签文档，或者其他任何会提供这些标签文档的公司。现在，预训练阶段涉及大量文本，但质量可能较低，因为这些文本仅来自互联网，有数百TB，而且质量并不高。但在第二阶段，我们更看重质量而不是数量。所以我们的文档可能会少很多，例如100,000，但现在所有这些文档都是对话，它们应该是非常高质量的对话，从根本上讲，人们是根据标签说明创建它们的。
[02:20:11](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnyb5s158h8yi8alo4ibvl?t=8411000)AI相关技术、应用及问题解答交流本章节主要围绕模型训练、知识库搭建等问题展开讨论。许键介绍了端点信息排查方法，推荐Llama factory微调框架，讲解不同数据集下载渠道。还对比了蒸馏数据与RAG的效果、Lora微调和全仓微调的区别等，解答了显卡使用、文档转数据集等问题，告知知识库链接和作业提交方式。
关于模型训练与平台服务的介绍模型复现与微调：1:1复现没问题，理解细节并自行制作需基础知识。提供手把手教程、数据集等可1:1复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是一种以用导学的学习方法。模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。平台服务介绍：阿里云提供多种解决方案，百炼是提供多种模型服务的Maas平台，派平台是提供云服务的PaaS平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。关于模型训练与数据集相关问题的探讨数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。本地微调框架：可使用llama factory等框架，需搭建并部署。开源数据下载：可在GitHub、hugging face、Mo Model Scope等平台获取。数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。