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#DATA

共 8 篇文章。

🗒️DataSet Collection：我的大模型数据集整理方法

LLM2025年12月15日

我把数据集整理看成训练工程的一部分：要记录任务类型、数据来源、许可证、偏差风险和适用边界。

#LLM#DATA#训练

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🗒️Talky 学习笔记：一个大模型数据生成工具的想法

LLM2025年12月2日

我把 Talky 理解成一个大模型数据生产工作台：用多 Agent 生成对话，再完成验证、可视化和训练数据导出。

#LLM#训练#工具#DATA

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🗒️多任务训练如何加强 zero-shot 泛化：我的学习笔记

LLM2025年11月6日

我从多任务提示训练理解 zero-shot 泛化：任务多样性和提示多样性会影响模型迁移到未见任务的能力。

#LLM#训练#DATA

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🗒️GraphRAG 学习笔记：我如何理解图增强检索

Agent2025年7月14日

我从普通 RAG 的边界出发理解 GraphRAG：向量检索解决相似性，图结构更适合表达关系、社区和全局知识。

#LLM#DATA#开发

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🗒️医学大模型数据汇总：我的学习笔记

LLM2025年6月8日

我从医学大模型数据出发，整理真实医患对话、医学文献、结构化知识和通用指令数据的价值与风险。

#LLM#训练#DATA

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🗒️大模型数据生成学习笔记：从 Self-Instruct 到多 Agent 数据流水线

LLM2025年5月21日

我从学习者角度梳理大模型数据生成方法：Self-Instruct、CAMEL、ShareGPT、Baize 和 Data-Copilot 的共同问题是如何让数据可控、可验证、可复用。

#LLM#DATA#训练

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🗒️DeepSeek 模型复现：我会从哪里开始

LLM2025年3月6日

我用学习者视角拆解 DeepSeek 模型复现的路线：先明确目标，再从数据、训练方法、评估和成本边界逐步缩小范围。

#LLM#训练#PEFT#DATA

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🗒️0 到 1 训练一个多模态大模型：我的学习路线

LLM2025年1月29日

我用学习者视角拆解多模态大模型训练：从视觉编码器、投影层、语言模型对齐，到数据质量和评测闭环。

#LLM#训练#DATA

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