模型微调前如何准备数据：格式、质量与验证集

微调效果通常更受数据质量影响，而不是单纯取决于训练轮数。开始训练前，应先明确目标任务和可衡量的成功标准。

清理和统一数据格式

删除重复、冲突和无关样本，统一输入输出结构。对话、问答和分类任务都应有明确的字段定义，避免训练时才发现解析错误。

划分固定验证集

验证集不参与训练，用来判断模型是否真正提升。它应覆盖常见、困难和边界样例，不能只选容易回答的问题。

记录数据版本

保存数据来源、清洗规则、切分方式和版本号。这样当结果变化时，团队能区分问题来自数据、配置还是基础模型。

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