quais sao as melhores praticas?

As melhores práticas para preparar um dataset para treinamento de modelos personalizados incluem: 1. Qualidade dos Exemplos: Utilize exemplos de alta qualidade. Quanto mais exemplos você tiver, melhor será o desempenho do modelo. 2. Formato Consistente: Cada entrada deve ser composta por um único prompt e a saída desejada (completação). Use um separador fixo para indicar o fim do prompt e o início da completude. 3. Separadores e Sequências de Parada: Finalize cada prompt com um separador, como `\n\n###\n\n`, e inicie cada completude com um espaço em branco. Use uma sequência de parada para indicar o fim da completude. 4. Tamanho do Dataset: O tamanho total do arquivo não deve exceder 100 MB. 5. Revisão de Dados: Se estiver usando um dataset pré-existente, revise manualmente os dados para evitar conteúdo ofensivo ou impreciso. 6. Aumento de Exemplos: Aumentar o número de exemplos geralmente melhora o desempenho do modelo. Tente fornecer pelo menos algumas centenas de exemplos. Seguir essas práticas pode ajudar a garantir que seu modelo seja treinado de forma eficaz e ética.