【AI大模型实战】有监督精调(sft)数据集构建实战教程和代码实例讲解

在大模型有监督训练（SFT）过程中，数据多样性指的是训练数据集中的样本具有丰富的变化和多样的特征。数据多样性是一种衡量训练数据集中多个样本之间差异性的度量。

数据多样性对于SFT的有效训练非常重要。它能够帮助模型学习到更有效的特征表示，从而提高模型的泛化能力和性能。 首先，数据多样性能够促使模型学习到更丰富的特征。如果训练数据集中的样本都非常相似，模型可能会过度拟合这些特定数据，而无法捕捉到更广泛的特征变化。相反，如果训练数据集中包含了各种不同类型和变化幅度的样本，模型将更有可能学习到更通用的特征表示。 其次，数据多样性可以帮助模型更好地应对未见过的数据。如果模型只在单一模式或特定领域的样本上进行训练，它可能无法处理在训练期间未曾见过的样本。通过训练数据集中引入多样性，模型将更具有鲁棒性和泛化能力，能够更好地适应新的、未知的数据。 最后，数据多样性有助于增强模型的鲁棒性。因为在真实应用中，输入数据的多样性变化往往是不可避免的。通过在训练过程中暴露模型于各种样本，模型可以更好地应对各种输入变化，提高模型的鲁棒性和稳定性。