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文章介绍如何利用现有强大LLM生成高质量合成对话数据微调目标模型，通过Disilabel开源框架实现：准备指令/问题，让多个候选LLM生成回答，用更强的"评委LLM"评估质量，选择最优回答与指令配对，形成高质量数据集。这种方法能让弱模型"借力"强模型，低成本高效生成训练数据，显著提升LLM对话能力和指令理解能力，是当前性价比最高的微调方法。

单纯预训练出来的大语言模型（LLM）其实并不太适合直接用来聊天、问答。你问一个问题，往往不是认真回答你，而是像在读一本书或写文章一样，习惯性地把句子“继续写下去”……想要让模型真正听懂指令、像人类一样自然对话，就必须进行后续微调（尤其是指令微调/SFT）。而现在最流行、性价比也最高的方式，就是：用更强的LLM自己生成高质量的合成对话数据，然后拿这些数据来微调目标模型。

通过现有的LLM生成合成数据并利用该数据进行微调可以改善这种情况。在这种情况下，合成数据将包含人为制造的人机交互示例-一条指令或查询对应的AI响应配对：

Disilabel是一个开源框架，可以生成特定领域的合适文本数据，对于任何从事LLM微调或构建小型语言模型的人来说都是非常有用的。

基本原理：

• 准备一批指令/问题（可以自己写，也可以先生成）
• 让两个（或多个）候选LLM分别生成回答
• 再请一个更强的“评委LLM”对这些回答进行质量打分、比较
• 把评分最高（最优质）的回答挑选出来，与原指令配对
• 重复以上过程 → 得到一个可直接用于微调的高质量指令-回答合成数据集

合成实践

导入依赖

配置模型

定义流程

具体步骤

• 加载数据集–生成两个响应–对比后合并到一列–使用LLM评估响应

这样就生成了一个数据集，后续使用微调框架很容易对LLM进行微调。

通过这种方式，即使你只有较弱的模型，也能“借力”更强的模型，源源不断地制造出高质量训练数据，成本可控，效果惊人。

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