大模型指令微调实践

背景

模型效果并不只取决于参数规模。对于明确的业务任务，数据构成、指令格式和质量控制往往决定最终上限。

我的工作

• 设计面向目标任务的数据采集与配比策略
• 完成十万级样本的清洗、去重、格式统一和质量检查
• 组织指令微调实验并根据输出表现迭代方案
• 建立人工观察与任务指标结合的效果评估流程

收获

这次实践让我完整经历了从原始数据到模型输出的后训练链路，也形成了“先定义好数据，再讨论模型”的工作习惯。出于数据授权和项目约束，页面不提供训练语料与模型权重。