Un'azienda vuole ottimizzare un modello di base tramite instruction-fine-tuning in modo che possa rispondere a domande specifiche del dominio. Come dovrebbe preparare i dati di training?

Per l'instruction-fine-tuning, il modello deve imparare a generare risposte specifiche a istruzioni (domande) in un determinato dominio. Creare coppie di domande e risposte pertinenti al dominio aziendale è il metodo più diretto ed efficace. Questo dataset allena il modello a comprendere le query del dominio e a produrre risposte accurate e contestualmente appropriate. Raccogliere documenti interni e materiali specifici del settore è utile per il Retrieval Augmented Generation (RAG), ma non per l'instruction-fine-tuning diretto. Raccogliere recensioni esterne e etichettarle è per l'analisi del sentiment, non per l'instruction-fine-tuning. Creare prompt few-shot è una tecnica di prompting, non di preparazione dei dati di training per il fine-tuning.