10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

使用 ChatGPT 自动设计生成训练数据的 Prompt

在大模型微调场景中，高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年Google Research的实证研究，使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调，能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。

一、合成数据生成技术路线

1.1 数据生成架构设计

我们采用三层递进式架构实现自动化数据生产：

sequenceDiagram
    participant 用户输入
    participant Prompt引擎
    participant GPT-3.5 Turbo
    participant 后处理模块
    用户输入->>Prompt引擎: 输入任务描述模板
    Prompt引擎->>GPT-3.5 Turbo: 生成动态Prompt
    GPT-3.5 Turbo->>后处理模块: 返回原始响应
    后处理模块->>后处理模块: 格式校验/去重/质量过滤
    后处理模块->>用户输入: 输出结构化数据集