一、SFT数据集如何生成？
SFT数据集构建通常有两种方法：人工标注和使用LLM（比如GPT-4）来生成的，人工标注对于构 建垂直领域比较合适，可以减少有偏数据，但是成本略高；使用LLM生成，可以在短时间内生成大 量数据。
SFT数据集构建以及SFT微调Pipeline如下图所示：
二、Self-Instruct 篇
- 什么是 Self-Instruct ？ Self-Instruct（arxiv.org/abs/2212.10…的指令遵循能力的框架。
- Self-Instruct 处理思路？
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步骤1：作者从 175个种子任务中随机抽取 8 条自然语言指令作为示例，并提示InstructGPT生成更多的任务指令。
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步骤2：作者确定步骤1中生成的指令是否是一个分类任务。如果是，他们要求 InstructGPT 根据给定的指令为输出生成所有可能的选项，并随机选择特定的输出类别，提示 InstructGPT 生成相应的“输入”内容。对于不属于分类任务的指令，应该有无数的“输出”选项。作者提出了“输入优先”策略，首先提示 InstructGPT根据给定的“指令”生成“输入”，然后根据“指令”和生成的“输入”生成“输出”。
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步骤3：基于第 2 步的结果，作者使用 InstructGPT 生成相应指令任务的“输入”和“输出”，采用 “输出优先”或“输入优先”的策略。
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步骤4：作者对生成的指令任务进行了后处理(例如，过滤类似指令，去除输入输出的重复数 据)，最终得到52K条英文指令
三、Backtranslation 篇
3.1 什么是 Backtranslation？
回译在传统的机器学习中是一种数据增强方法，比如从中文翻译成英文，再从英文翻译会中文，这 样生成的中文与原来的中文在语义上是一致的，但是文本不同；然而SFT数据生成的回译
