近两年来，AI 工具和大模型在全球迅速崛起，逐渐渗透到各行各业。无论是智能助手、数据分析，还是图像识别和自然语言处理，AI 工具的易用性使得越来越多的人可以轻松上手。

与此同时，得益于开源社区和云计算的发展，训练大模型不再是大公司的专利。个人用户如今也可以利用现成的工具和平台构建自己的 AI 模型，无论是出于研究、创业还是个人兴趣。

一、大模型训练基石：数据

在训练大模型的过程中，数据扮演着至关重要的角色。大模型的性能和准确性直接依赖于其所用数据的质量和数量。优质的数据能够帮助模型更好地理解和捕捉复杂的模式和特征，从而在面对实际应用场景时，表现出更高的精度和可靠性。

不仅如此，数据的多样性也同样关键。多样化的数据可以使模型更具泛化能力，即能够在各种不同的场景中表现出色，避免在遇到新情况时出现偏差或错误。

简而言之，数据是大模型的“养料”，数据越丰富、越准确，模型的能力就越强大。

大模型数据处理的流程主要包括四个关键阶段：数据采集、数据清洗、数据评估和指令数据标注。

1.1 数据采集

在这些阶段中，数据采集最为关键，因为只有通过获取大量的数据，才能使大模型展现出智能的特性。

数据源涵盖了多种形式，包括点云、图像、文本和语音，这些数据来自多种不同的渠道。数据来源不仅包括公开的标准数据集，还包括丰富的百科知识、电子书内容，以及Common Crawl收集的广泛网络数据。此外，新闻报道和行业特定的数据也为模型提供了重要的信息来源，使得数据更加多样化和全面。

1.2 数据清洗

通过融合专家知识、大数据资源和AI技术，实现了一键式的数据清洗过程。这个过程包括多个关键步骤，例如数据去重、网页语言过滤、特殊符号过滤以及图像裁剪。

此外，为了进一步提升数据清洗的效果，还会基于模型的反馈对清洗质量进行详细评估，从而保证最终数据的精确性和可靠性。这种系统化的清洗方法，不仅提高了效率，还为后续的大模型训练提供了高质量的数据支持。

1.3 数据评估

评估过程包括人工评估和基于模型的自动化评估。人工评估提供了人类专家的精细判断，确保数据的准确性和相关性，而自动化评估则利用模型的强大计算能力，快速检测潜在问题并提高整体效率。这种结合方式不仅保证了数据的精确性，还提升了处理速度和一致性，使得数据质量得以全面保障。

1.4 指令数据标注

通过利用语言模型（LM）自动生成和标注指令数据，大幅降低了行业数据标注的成本，并显著提升了工作效率。这个过程涵盖了几个关键步骤：首先进行种子指令的编写，接着利用语言模型对这些指令进行扩展，最后实现数据集的自动生成与标注。这种方法不仅减少了人力投入，还提高了标注数据的规模和速度，确保在满足高质量要求的同时，实现更高效的操作流程。

二、亮数据采集工具

亮数据是一家致力于提供全方位网络数据服务的专业公司，专注于商用代理和数据采集解决方案。作为行业领先者，亮数据在数据采集领域提供了多种强大且全面的工具和服务，以满足客户的多样化需求。无论是定制化的数据抓取，还是大规模的数据收集，亮数据都能通过其先进的技术和丰富的经验，帮助企业高效获取所需的精准数据。

亮数据体验地址：https://www.bright.cn/

2.1 代理服务

亮数据提供多种代理服务，包括动态住宅代理、静态住宅代理、机房代理和移动代理，覆盖全球195个国家，拥有超过7200万个IP地址。这些广泛分布的代理资源确保了用户能够在全球范围内进行无缝数据采集。此外，亮数据通过其高效的代理网络，显著加速了数据采集的速度和效率，为客户提供了强大的支持和保障，无论是针对特定市场的深度调研，还是大规模的数据抓取，亮数据都能满足不同需求。

2.2 数据采集服务

亮数据为用户提供了一系列强大的工具，包括 Web Scraper IDE、亮数据浏览器和 SERP API。这些工具旨在帮助用户自动化采集和解锁各类网站数据，简化复杂的网络数据抓取过程。Web Scraper IDE 为用户提供了灵活的开发环境，亮数据浏览器则支持无缝的数据抓取操作，而 SERP API 专为搜索引擎数据提取而设计。

这些工具的综合运用大幅提升了数据采集的速度和效率，使得亮数据能够加速整个数据收集过程，为用户带来高效、可靠的解决方案。

2.3 丰富的大数据集

亮数据提供现成的大数据集和基于机器学习的电商数据分析服务，以满足客户多样化的数据需求。这些预构建的数据集经过精心整理和优化，能够迅速应用于各种业务场景，帮助客户节省时间和资源。此外，基于机器学习的电商数据分析工具能够深入挖掘数据中的趋势和模式，提供精准的商业洞察，支持客户在竞争激烈的市场中做出明智的决策。

亮数据通过提供这些全面的服务，确保用户能够高效、精准地采集和利用网络数据。这些服务不仅简化了数据获取的过程，还提升了数据的准确性和实用性，帮助用户在复杂的网络环境中轻松获取所需信息。同时，亮数据的解决方案经过优化设计，能够应对各种数据采集挑战，确保用户始终能够以最快的速度获取最有价值的数据资源，实现业务目标。

三、大模型训练指令实战

接下来，我们以一个具体的案例为例，详细介绍如何利用亮数据平台采集商品数据，并将其应用于大模型训练指令的生成。

3.1 数据收集器爬取数据

首先，完成注册后，用户可以通过点击侧边栏的“数据收集器”选项，进入数据采集工具页面。

然后，点击“Web Scraper IDE”进入可视化爬虫开发环境。

接着，你可以选择自定义爬取配置，以满足特定需求，也可以参考现有模板，快速启动数据抓取过程。例如，我们选择模板：eBay Products。

然后，点击“运行数据采集器”按钮，启动数据采集任务。

最后，获取到爬取结果后，你可以将其导出为Json格式，方便后续处理和分析。

3.2 将采集数据转化为训练指令

按照 3.1 的操作步骤，我们成功获取了一批来自 Ebay 的商品数据。那么，接下来该如何利用这些数据生成指令呢？

首先，大模型训练指令的通常格式为：

[
    {
        "instruction": "",
        "input": "",
        "output": ""
    }
]

然后，将通过亮数据平台获取的数据转化为适用于大模型训练的指令。

以下是一个将商品信息转换为微调指令的 Python 代码示例，该示例同时生成了相应的微调指令。您可以根据需求，设置不同的场景和内容。

import json


# 读取商品信息
with open('/mnt/data/lines.json', 'r') as file:
    products = json.load(file)


# 定义函数生成微调指令
def generate_fine_tuning_instructions(product):
    instructions = []


    # 指令1：生成商品简介
    instructions.append({
        "instruction": "Generate a brief description for the product.",
        "input": product['title'],
        "output": f"The {product['title']} is available for {product['price']['value']} {product['price']['currency']}. It is in {product['condition']} condition."
    })


    # 指令2：生成商品标题优化建议
    instructions.append({
        "instruction": "Suggest an optimized title for the product listing.",
        "input": product['title'],
        "output": f"Brand New {product['title']} at Only {product['price']['value']} {product['price']['currency']}!"
    })


    # 指令3：生成商品价格及运费信息
    instructions.append({
        "instruction": "Combine product price and shipping cost into a single string.",
        "input": f"Price: {product['price']['value']} {product['price']['currency']}, Shipping: {product['shipping_price']['value']} {product['shipping_price']['currency']}",
        "output": f"The total cost is {product['price']['value'] + product['shipping_price']['value']} {product['price']['currency']}."
    })


    # 指令4：生成商品链接的简短描述
    instructions.append({
        "instruction": "Create a short description including the product title and the URL.",
        "input": "",
        "output": f"Check out this {product['title']} here: {product['product_url']}"
    })


    # 指令5：生成商品分类描述
    instructions.append({
        "instruction": "Generate a description for the product category.",
        "input": product['category'],
        "output": f"This product belongs to the {product['category']} category, perfect for enhancing your style."
    })


    return instructions


# 生成所有商品的微调指令
all_instructions = []
for product in products:
    all_instructions.extend(generate_fine_tuning_instructions(product))


# 保存生成的微调指令
with open('/mnt/data/fine_tuning_instructions.json', 'w') as outfile:
    json.dump(all_instructions, outfile, indent=4)


# 输出生成的微调指令
for instruction in all_instructions:
    print(json.dumps(instruction, indent=4))

该代码从 lines.json 文件中读取商品信息，并为每个商品生成多条微调指令。这些指令涵盖了多个方面，包括编写商品简介、优化商品标题、整合价格与运费信息、创建简短的商品链接描述以及生成商品分类的详细描述。生成的所有微调指令最终会被保存到一个新的 JSON 文件 fine_tuning_instructions.json 中，供后续使用。

生成的微调指令内容如下：

[
    {
        "instruction": "Generate a brief description for the product.",
        "input": "Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M",
        "output": "The Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M is available for 12.5 GBP. It is in Brand new condition."
    },
    {
        "instruction": "Suggest an optimized title for the product listing.",
        "input": "Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M",
        "output": "Brand New Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M at Only 12.5 GBP!"
    },
    {
        "instruction": "Combine product price and shipping cost into a single string.",
        "input": "Price: 12.5 GBP, Shipping: 3.99 GBP",
        "output": "The total cost is 16.49 GBP."
    },
    {
        "instruction": "Create a short description including the product title and the URL.(Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt )",
        "input": "",
        "output": "Check out this Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M here: https://www.ebay.co.uk/itm/266810855159?itmmeta=01HYDB4599C0YG15YV26AMNVTC&hash=item3e1f2a8ef7%3Ag%3AIjoAAOSw3B5mAG0Q&itmprp=enc%3AAQAJAAAA8Py7UNHWp81cjXj6NBwvlndwuF2KS5n8yYBa8wTC0YfKuEhF4mCKkp7hqmBldzj%2FYlsbvOk4avfTViDIAjKX03asNCkz2edAuumM7ZSTrMKRxgyMfpeuRwSqEZ5MgpmfXmYaoUfBSPhDCiha%2FO7VON9bq9EuKZz9F3veWK16TvY8qgWR6sBDsWbMbbOpQbvPcMp4pEwqDOIUN7Wb8ufImjyBDjN8Ec066CmRz9QmgsuaCPSOI1jT8tv4MRjFiPjCK6vrmxhB4ARdOHwLhTrzHKpKHXeOxsO5GiyM%2BDGXAnbBphio%2Fd%2BkkiVvjmjmX6y4PA%3D%3D%7Ctkp%3ABk9SR97UkKvzYw&LH_ItemCondition=1000"
    },
    {
        "instruction": "Generate a description for the product category.(Polo Ralph Lauren Short Sleeve Solid Classic Fit Mesh Polo Shirt Navy Medium M)",
        "input": "Clothes, Shoes & Accessories",
        "output": "This product belongs to the Clothes, Shoes & Accessories category, perfect for enhancing your style."
    },...]

你还可以利用大模型来自动转换这些指令，进一步简化和优化处理过程。

例如，你可以使用 ChatGPT 进行转换，其提示词如下：

你需要将lines.json文件中的多条商品信息，生成如下格式的多条可供大模型训练的微调指令，这个里面你要根据商品信息，根据自己的知识来找各种角度生成有价值的微调指令，让大模型更加智能。格式如下：[
    {
        "instruction": "",
        "input": "",
        "output": ""
    },
]

四、总结

亮数据通过其全面的数据采集服务，大幅加速了大模型的数据获取过程。借助Web Scraper IDE、亮数据浏览器和SERP API等工具，用户能够高效、自动化地采集和解锁各类网站数据。凭借这些先进技术，亮数据为企业和研究机构提供了高质量、精准的数据支持，显著提升了大模型的训练速度和效果。

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