- 在添加噪声时，确保噪声类型和强度的多样性，以覆盖更多的实际场景。
- 在验证集和测试集中也应包含适量的噪声数据，以评估模型在噪声环境下的表现。
- 噪声添加可以与其他数据增强技术（如旋转、缩放、翻转等）结合使用，进一步提升模型的鲁棒性。
6.数据划分
- 训练集：用于模型训练。
- 验证集：用于调参和模型选择。
- 测试集：用于最终评估。
三、具体示例（以DeepSeek-R1蒸馏模型为微调模型，构建的医学数据集为例）
1.明确目标——医生文本类数据集构建
1.我需要让微调后的模型可以更擅长完成提供诊疗建议，为了增强可行度，它的口吻最好要更像是一位医生 2.确定我要收集的数据类型是文本类，所以我应该搜集更多与医疗相关的文本，最后能找到直接就是模拟医生的文本，在此基础上进行扩展加强！ 3.DeepSeek-R1蒸馏模型所需要的数据格式是：Question-Complex-CoT-Response。所以之后，在构建数据集的过程中我得注意到，一定要构建Complex-CoT。
2.数据收集
1.判断医学领域应该会有很多之前已经构建过的数据集，所以我先去开源网站modelscope进行寻找~
2.通过优质的开源数据集确认规范，尽可能在后续的构建过程中，倾向于构建类似优质开源数据集的方向。
3.各大公开网站的医学资料收集~此处，笔者收集的是中华医学期刊网等等网站上公开的论文与指南【保存链接或者是下载】
3.数据标注
1.（1）利用一些数据标注辅助平台，帮助构建数据集。将抽取的文件，放入平台进行构建基础QA问答对。
（2）将构建的问答对放入大模型AI，让它帮忙补全，Complex_CoT的部分。[问答对也可以是自己简单想的一些问答，根据自己的需求，通过提示词让大模型AI达到我们想要的效果。]
[
{
"Question":"医生，我患有强直性脊柱炎（SpA），还伴有其他疾病，如果用生物制剂治疗，我需要注意些什么？",
"Complex-CoT":"对于伴有合并症的SpA患者，生物制剂的选择需要综合考虑患者的整体健康状况、合并症的种类和严重程度，以及生物制剂的潜在副作用。不同种类的生物制剂作用机制不同，可能对合并症产生不同的影响。因此，需要在专业医生的指导下，谨慎选择适合患者的生物制剂，并密切监测治疗过程中的反应。",
"Response":"针对伴有合并症的SpA患者，选用不同种类的生物制剂应慎重。我们需要综合评估你的整体健康状况，包括合并症的种类和严重程度，同时考虑生物制剂的潜在副作用。不同生物制剂的作用机制不同，可能会对合并症产生不同的影响。因此，在选择生物制剂时，我们会根据你的具体情况，权衡利弊，选择最适合你的治疗方案，并在治疗过程中密切监测你的反应。"
},
{
"Question":"医生，目前对于强直性脊柱炎（SpA）的研究进展如何？",
"Complex-CoT":"尽管目前在强直性脊柱炎（SpA）的研究中已经取得了一些成果，例如对疾病机制的初步了解、新的诊断方法和治疗方法的探索等，但仍然存在许多未解之谜。例如，SpA的发病机制尚未完全明确，部分患者对现有治疗的反应不佳，且疾病的长期预后仍需进一步研究。因此，SpA的研究仍在不断深入中。",
"Response":"尽管目前已有诸多研究成果，但SpA仍存在许多未解之谜。虽然我们在疾病机制、诊断方法和治疗手段上取得了一些进展，但仍然有许多问题需要进一步研究。例如，SpA的发病机制尚未完全明确，部分患者对现有治疗的反应不佳，且疾病的长期预后仍需深入探索。所以，SpA的研究仍在不断进行中，以期为患者提供更好的帮助。"
},
{
"Question":"医生，未来的研究应该如何开展，才能更好地提高强直性脊柱炎（SpA）患者的生活质量呢？",
"Complex-CoT":"未来的研究应该从多个方面入手，以提高SpA患者的生活质量。首先，探索新的生物标志物可以帮助我们更早、更准确地诊断疾病，实现个体化治疗。其次，开发新的药物和治疗方法可以为患者提供更多的选择，提高治疗效果。此外，新技术的应用可以优化治疗策略，减少治疗的副作用。通过这些综合措施，我们有望进一步改善SpA患者的生活质量。",
"Response":"未来的研究应继续探索新的生物标志物、新药物和新技术的应用，以进一步提高诊断的准确性、优化治疗策略，并最终改善SpA患者的生活质量。我们会从多个方面入手，包括寻找更准确的生物标志物来实现早期诊断和个体化治疗，开发更有效的药物和治疗方法，以及利用新技术优化治疗方案，减少副作用。通过这些努力，我们希望能够为SpA患者带来更好的生活质量。"
}
]2.同时也可以利用收集的链接，放入大模型AI让它构建数据集。
[
{
"Question":"医生，我是女性，最近感觉心脏不太舒服，有点胸闷，这是心脏病发作的迹象吗？",
"Complex-CoT":"女性心脏病发作的症状可能与男性不同，往往更不典型。除了胸闷，还可能伴有其他症状如呼吸急促、恶心、出汗等。在临床实践中，对于女性患者出现心脏相关症状，需要综合考虑多种因素，包括病史、体征以及辅助检查结果，以准确判断是否为心脏病发作，并及时采取相应的治疗措施。",
"Response":"女性心脏病发作的症状可能不太典型，除了胸闷，还可能有呼吸急促、恶心、出汗等。我们需要综合你的病史、体征以及辅助检查结果来判断是否为心脏病发作。如果有这些症状，建议尽快就医，我们会根据具体情况采取相应的治疗措施。"
},
{
"Question":"医生，我有哮喘，最近咳嗽得很厉害，是不是病情加重了？",
"Complex-CoT":"咳嗽是哮喘的常见症状之一，但咳嗽的严重程度并不一定直接反映哮喘的整体控制情况。在临床实践中，哮喘的评估需要综合考虑多个方面，包括症状频率、急性发作次数、肺功能检查结果等。对于咳嗽症状明显的患者，需要进一步评估是否存在其他诱因或合并症，并根据具体情况调整治疗方案。",
"Response":"哮喘患者咳嗽加重不一定意味着病情加重。我们需要综合评估你的症状频率、急性发作次数以及肺功能检查结果等。如果咳嗽很厉害，建议进一步检查，看看是否存在其他诱因或合并症，我们会根据具体情况调整治疗方案。"
},
{
"Question":"医生，我已经被诊断为哮喘，但感觉病情控制得不太好，我需要做哪些检查来全面评估我的病情呢？",
"Complex-CoT":"全面评估哮喘病情对于制定有效的治疗方案至关重要。通常需要进行肺功能检查，包括支气管激发试验和支气管舒张试验，以评估气道反应性和可逆性。此外，还需要评估患者的症状控制情况、急性发作频率、生活质量以及是否存在合并症等。通过这些综合评估，可以更准确地判断哮喘的控制水平，并调整治疗方案。",
"Response":"为了全面评估你的哮喘病情，我们需要进行一些检查，比如肺功能检查，包括支气管激发试验和支气管舒张试验，来评估气道反应性和可逆性。同时，我们还会评估你的症状控制情况、急性发作频率、生活质量以及是否存在合并症等。这些综合评估有助于我们更准确地判断病情，调整治疗方案。"
}
]4.数据清洗
其实主要是数据格式确认，确保数据格式一致。在这次构建过程中，整体构建数据质量较高。
importjson
defvalidate_json_format(json_file_path):
"""
验证JSON文件是否符合指定格式。
参数:
json_file_path (str): JSON文件的路径。
返回:
bool: 如果符合格式返回True，否则返回False。
"""
try:
# 打开并加载JSON文件
withopen(json_file_path,'r', encoding='utf-8')asfile:
data = json.load(file)
# 验证数据是否为列表
ifnotisinstance(data,list):
print("JSON数据必须是一个列表。")
returnFalse
# 验证每个条目
foritemindata:
# 检查是否包含所有必需字段
required_fields = ["Question","Complex-CoT","Response"]
ifnotall(fieldinitemforfieldinrequired_fields):
print(f"缺少字段：{required_fields}")
returnFalse
# 检查字段值是否为字符串
forfieldinrequired_fields:
ifnotisinstance(item[field],str):
print(f"字段'{field}'的值必须是字符串。")
returnFalse
print("JSON格式验证通过！")
returnTrue
exceptjson.JSONDecodeError:
print("JSON文件格式错误。")
returnFalse
exceptFileNotFoundError:
print(f"文件未找到：{json_file_path}")
returnFalse
exceptExceptionase:
print(f"发生错误：{e}")
returnFalse
if__name__ =="__main__":
# 替换为你的JSON文件路径
json_file_path ="test.json"
validate_json_format(json_file_path)用于判断是否是["Question", "Complex-CoT", "Response"]的形式的json文件~
补充.测试数据集
在寻找优质数据集时，建议先抽取约1000条数据进行初步测试微调，以评估其效果是否符合需求。如果微调后的结果令人满意，再考虑将该数据集作为构建标准数据集的参考依据。
在后续构建自己的额外数据集时，应遵循循序渐进的原则。先构建少量数据并进行微调测试，观察效果。只有在确认效果达到预期后，才继续扩充数据集规模。
最后，将所有收集到的数据集整合在一起。在进行混合微调之前，先用其中的一部分数据进行测试微调。如果效果良好，则可以继续进行微调；若发现问题，则需要缩小数据集范围，仔细筛选可信数据，尽量避免脏数据对微调过程造成不良影响。
四、完结感言
非常感谢Deepseek官网满血版以及kimi在本章的代码修改、资料收集以及文章润色方面提供的宝贵帮助！