add sft doc

docs/02-prompt-engineering/05-sft.mdx

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+title: "Instruction Tuning"
+comments: true
+tags: [LLM, SFT]
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+构建好Agent之后，怎么调Prompt都没办法将效果调上去，此时就需要对LLM进行SFT，进而提升在目标领域上的效果。
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+## 数据集构建
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+### 数据质量
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+1. 首先确保每条数据能够完全follow instruction。
+2. 意图清晰，指令精简。
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+### 数据多样性
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+1. 同类型的数据不超过 200 条。
+2. 在某类型下的数据数量取决于LLM在该类型下的效果：如果效果比较差，此时数据量就稍微多一些；如果效果已经比较好，数量可以稍微少点。
+3. 可以用LLM给数据做多样性检测。
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+模型的能力源于预训练，
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+参考文章：https://www.databricks.com/blog/limit-less-more-instruction-tuning