Datawhale AI冬令营 ——如何定制自己的专属大模型？
定制一个自己的专属大模型最方便的步骤 ≈ 指定数据集 + 开源大模型 + 微调平台（如讯飞星辰Maas）
内容很开门！very goo(￣▽￣)ｄ！
下面我将演示如何用讯飞星辰Maas平台+甄嬛数据集构建Chat-嬛嬛。
Step1：注册讯飞星辰Maas
讯飞星辰Maas平台 是一个模型微调的零代码平台，旨在简化模型微调过程，无需一行代码即可定制大模型！
Step2：拿到数据集
具体的数据集格式会在后面介绍。
Step3：定制专属嬛嬛大模型！
按照流程走即可
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点击【创建模型】
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配置基础信息
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点击【创建数据集】
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配置数据集信息
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导入我们的嬛嬛数据集！
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提交任务！
耐心等待即可，大概需要10分钟左右的时间。
Step4: 创建应用
训练完成后，
点击跳转，创建应用
然后回到这个页面，点击发布为服务：
等待一会儿即可发布成功。
Step5:体验AI嬛嬛！
发布成功后，即可进行体验啦！
- 点击【体验】
- 选择之前的模型
到这里我们就完成了模型的定制，定制的模型具有以下优势：
数据集相关：
- 微调的数据集是定制大模型的关键
“真正复杂的工作都是在 收集数据，处理数据上，这些才是影响最后效果的最大难点问题。”
我们常见的微调数据集需要符合 Alpaca格式 ，以我们使用的嬛嬛数据集为例，其样本如下：
{
"instruction": "小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——",
"input": "",
"output": "嘘——都说许愿说破是不灵的。"
}
字段说明 ：
instruction：任务的指令，模型需要完成的具体操作，一般可以对应到用户输入的 Prompt 。
input：任务所需的输入内容。若任务是开放式的，或者不需要明确输入，可以为空字符串。
output：在给定指令和输入的情况下，模型需要生成的期望输出，也就是对应的正确结果或参考答案。
特点与应用 ：结构简单清晰，易于理解和处理。它明确地将任务指令和输入内容分离开来，能够很好地适用于各种自然语言处理任务，像文本生成、翻译、总结等任务，尤其适合单轮的、以任务为导向的指令微调任务.
- 两类数据集格式：
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_73453526/article/details/144359725
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