精选理由
AWS分享了SFT数据准备的第一部分，包括格式和质量检查，对于想要了解如何为监督微调项目准备数据的人来说是个好资源。
本系列文章第一部分探讨了监督微调（SFT）数据准备的基础，包括质量检查、对话（JSONL）格式化、推理和工具调用模式以及代表性的训练/评估分割。
原文 · AWS Machine Learning Blog
Preparing data for supervised fine-tuning Part 1: Formatting and quality
Data preparation determines the ceiling of any supervised fine-tuning project. This first post in a two-part series covers the foundations of SFT data prep: quality checks, conversational (JSONL) formatting, reasoning and tool-calling schemas, and a representative train/evaluation split.