15.2 数据工程实战:构建高质量训练数据集 在上一节中,我们详细探讨了模型选型的方法和考虑因素。选定了合适的模型之后,接下来一个至关重要的环节就是数据工程——构建高质量的训练数据集。正如业界常说的"垃圾进,垃圾出"(Garbage In, Garbage Out),数据质量直接决定了模型的性能和效果。 今天,我们将深入探讨数据工程的实战方法,帮助大家掌握构建高质量训练数据集的关键技能。 数据工程的重要性 在AIGC项目中,数据工程是连接原始数据和高质量模型的桥梁: