Підготовка датасетів для LLM збирає записи, яких має навчитися мовна модель: інструкція, контекст, яким можна користуватися, і відповідь, яку ви готові захищати. Датасети для LLM — не звалище вікі в промпт. У кожного рядка є джерело, позначка про право використання і причина, чому він належить до задачі.

Перевіряю забруднення: текст публічних бенчмарків і майже-копії перевірочної вибірки не лежать тихо в train. Знаменитий набір для оцінки я не вставляю, щоб «підняти бал». Якщо модель має відповідати за вашими документами в момент запиту, це RAG, а не товстіший корпус попереднього навчання. Пари для подальшого оновлення — дані для fine-tuning.

Приймання — контракт полів (інструкція, контекст, відповідь), вибірка, яку можна прочитати, і нотатка, що виключено як забруднення або як текст без права. Вузький набір інструкцій часто займає 3–5 тижнів. Карта старту є і в статті інженерія датасетів.