让我们来看看当前的最先进模型——Llama 3.x、DeepSeek、Mistral等（请注意我这里说的是针对特定任务的微调，而非预训练）。要获得顶级性能的真正关键因素是什么？是精心清理、平衡且结构良好的数据集。即使不存在‘完美’的数据集，尽可能接近完美也会产生很大的不同。当然，训练变量和超参数会影响大型语言模型（LLM）的性能。但说到底，数据集不就是一切吗？如果你正在针对特定任务微调大型语言模型（LLM）或小型语言模型（SLM），经过几次迭代后没有得到想要的结果，你首先应该查看的就是数据集。你们中有多少人会改变模型架构、应用新东西呢？
讨论总结
原帖提出在微调大型语言模型（LLMs）或小型语言模型（SLM）时，训练数据集是最为关键的因素。评论者们大多认同这一观点，从自身经验出发阐述数据集的重要性，如nrkishere强调很多人低估高质量数据集的必要性；也有人指出可靠构建特定数据集的方法还不存在（除人工筛选外）。同时，还有部分评论者提出一些疑问，如是否存在适合微调的精选数据集仓库，以及如何定义高质量数据集等。
主要观点
- 👍 很多人低估高质量数据集的必要性
- 支持理由：以长文本经验为例，不同编程语言的网络资源差异导致数据集质量不同，影响模型表现。
- 反对声音：无
- 🔥 数据集在微调LLMs时是关键因素
- 正方观点：如没有精心构建的数据集，仅调整超参数无法达到理想效果。
- 反方观点：目前存在许多待解决的问题和效率提升的需求，在此之前数据集不是唯一关键因素。
- 💡 可靠地大规模构建特定数据集的方法尚未存在（除人工筛选外）
- 相关解释：原始数据早已耗尽，当前一代模型大多依赖合成数据集，“黄金”标准的数据接近给定语料库的边缘案例且合理。
- 💡 特定任务下微调模型时，数据集因素常被忽视
- 解释：资源多投入新模型开发而非数据生成和管理，在学术界很多项目申请资金时忽略达成目标的最佳方式。
- 💡 开源数据集质量差
- 解释：里面充满劣质内容和拒绝情况，这也是合成数据表现更优的原因，所以要清理数据。
金句与有趣评论
- “😂 A lot of people here totally undermine the necessity of high quality dataset (I’ve first hand experience in long discourse).”
- 亮点：直接指出很多人忽视高质量数据集的必要性，且有自身经验支撑。
- “🤔 Garbage in, Garbage out. Should be the first commandment in Machine learning rulebook.”
- 亮点：用俗语简洁地表达输入数据质量对结果的重要性。
- “👀 Everlier：Intelligence raises at the edge of the chaos.”
- 亮点：提出智慧产生于混沌边缘这一独特观点。
- “😂 honestly, you’re spot on about the dataset being a game - changer when fine - tuning llms.”
- 亮点：强烈认同原帖中数据集在微调LLMs时是关键因素这一观点。
- “🤔 The days set is the number one thing, as demonstrated by some of the S1 and s1.1 performance, a small high quality dataset goes a long way.”
- 亮点：通过实例说明小而高质量的数据集对模型性能提升作用很大。
情感分析
总体情感倾向是正面的，大部分评论者都赞同原帖中关于数据集在微调模型时的重要性观点。主要分歧点在于是否在当前情况下数据集就是唯一重要的因素，部分人认为还有其他问题需要解决和效率有待提高，在这之后数据集才会成为最重要的因素。可能的原因是不同评论者的工作背景和对当前技术现状的理解有所差异。
趋势与预测
- 新兴话题：对高质量数据集的定义和判定指标，以及适合微调的精选数据集仓库相关话题可能会引发后续讨论。
- 潜在影响：对LLMs和SLMs微调的研究和实践方向产生影响，促使更多人重视数据集的构建、管理和质量提升，也可能影响相关学术研究和项目资金投入方向。
详细内容：
标题：关于微调大型语言模型，训练数据集究竟有多关键？
在 Reddit 上，一则题为“当涉及到微调 LLMs 时，训练数据集不只是一个因素——它是关键因素”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。
帖子指出，在当前的最先进模型如 Llama 3.x、DeepSeek、Mistral 等（这里讨论的是针对特定任务的微调，而非预训练）中，决定顶级性能的真正关键是精心清理、平衡且结构良好的数据集。即使不存在“完美”的数据集，尽可能接近完美也会带来巨大的差异。
有人表示，很多人完全低估了高质量数据集的必要性，比如在长文本讨论方面有第一手经验。这就是为什么所有模型在编写 Python 或 JavaScript 代码时表现出色，但在 C 或 C++方面质量不太好，因为 Python 和 JavaScript 有更多在线资源，准备优质数据集更容易。
还有人认为，即使是 OpenAI 的 GPT-4 也是依靠从互联网获取的大量数据才实现了其性能。如果没有那些庞大的数据集，大型科技公司在 AI 方面的最新成就可能无法实现。
讨论中也有人指出，在数据稀缺的情况下，OpenAI 能够聘请专家编写定制数据集，这无疑是一个资金壁垒。
有人分享说，在微调 LLMs 时，精心制作的数据集就是改变游戏规则的因素。如果没有得到想要的结果，在考虑架构变化之前，肯定要重新审视数据集。
也有人提到自己正在评估数据集，但有时会在分析数据集之前尝试改变不同的训练变量，如学习率。
还有人分享了自己的方法，通常会先进行 3 - 5 次针对训练配置的集中实验，例如尝试 2 - 3 种不同的学习率，并对批量大小进行微调，还会尝试更换优化器。如果这些实验都没有带来有意义的提升，就会将注意力转向优化数据集。
有人好奇这些过程是否可以自动化，因为有像 wandb、KubeFlow 这样的工具可以实现不同设置的串行实验自动化。
也有人认为下一步的重点是奖励模型，并希望看到相同的基础、相同的微调数据集和不同的微调机制/奖励函数的实验，以了解在不同情况下的表现。
有人指出在特定语言的小型 LLMs 方面，很多资源投入到开发新模型，而在数据生成和管理方面的资源很少。
有人询问是否有适合微调的策划数据集库，比如按功能（如问答）或主题（如金融）组织的。
有人分享自己在当前工作场所使用大规模项目文档数据集，通过一些基本的数据处理实践就能获得相当不错的结果。
有人认为，如果数据质量很差，即使使用数学上“完美”的超参数集，模型也会输出糟糕的结果。
讨论中的争议点在于如何定义高质量的数据集，使用哪些指标来确定其质量。
共识在于大家都认同高质量数据集的重要性，但对于如何获取和定义高质量数据集，以及在不同情况下如何发挥作用仍存在诸多探讨和争议。特别有见地的观点是指出了不同语言在数据集方面的差异，以及分享了实际工作中的案例和经验，这些都丰富了讨论的内容。
总的来说，关于微调大型语言模型中训练数据集的关键作用和相关问题，Reddit 上的讨论既深入又多样，为我们提供了多维度的思考视角。
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