Easy DataSet

目前各行各业都在积极探索微调自己行业的大模型,其实微调的过程不是难事,目前市面上也有比较多成熟的工具,比较难的是前期的数据集准备的环节,数据集的质量直接决定了模型微调后的效果,高质量领域数据集的构建始终面临多重挑战,大家在构建数据集的过程中可能会普遍遇到以下问题: 完全不知道怎么做,目前就在纯人工去做,想提高效率 直接将文档丢给 AI ...

收录时间:
2025-06-14

目前各行各业都在积极探索微调自己行业的大模型,其实微调的过程不是难事,目前市面上也有比较多成熟的工具,比较难的是前期的数据集准备的环节,数据集的质量直接决定了模型微调后的效果,高质量领域数据集的构建始终面临多重挑战,大家在构建数据集的过程中可能会普遍遇到以下问题:

  • 完全不知道怎么做,目前就在纯人工去做,想提高效率
  • 直接将文档丢给 AI ,但是 AI 对于大文件生成的 QA 对效果比较差
  • AI 本身有上下文的限制,一次不能生成太多的问题,分批生成后面又会生成重复的问题
  • 已经有整理出来的数据集了,想有一个批量管理数据集的地方,可以进行标注和验证
  • 对于数据集有细分领域的需求,不知道如何去构建领域标签
  • 想要微调推理模型,但是不知道推理微调数据集中的 COT 怎么构造
  • 想从一个格式的数据集转换成另一个格式的数据集,不知道怎么转换

为了解决这些问题,Easy DataSet 应运而生,通过系统性解决方案实现从文献解析到数据集构造、标注、导出、评估的全流程闭环,以下是工具预期要解决的问题:

  • 能够支持多种文献处理,将各种格式的文献处理为模型可理解的格式
  • 能够做到基于 AI 辅助生成数据集,而且不丢失准确性
  • 能够解决由于模型上下文限制导致的截断问题
  • 能够批量构造数据集,能生成 COT,而且不生成重复的数据集
  • 能够构建领域标签,并且按照领域树组织数据集
  • 能够合理的管理数据集,方便对数据集进行质量校验等操作
  • 能够方便的对生成的数据集进行格式转换,比如 Alpaca 和 ShareGPT 格式
  • 能够基于数据集对模型进行有效评估

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