训练、数据与模型优化：从数据清洗到 LoRA
预训练数据清洗方法？
原题自动标注系统的主要难点是什么？如何设计模型预标注、置信度分流和人工复核闭环？
原题构造数据集遇到过什么难点，怎么解决？
原题SFT 数据字段如何映射？instruction 与 input 重叠时如何定义清洗和拼接契约？
原题训练数据标注粒度应该越细越好还是按任务适配？如何权衡成本、信息量和泛化？
原题Agent 工具调用怎么训练？训练集该包含什么？数据怎么来？
原题DPO、PPO、GRPO 的区别和优缺点？
原题微调方法有哪些？LoRA 和全参数微调的区别？怎么选？
原题给定时间序列，如何用 ML 筛选特征，再基于规则建模？
原题XGBoost 相比单棵决策树，在目标函数、正则和集成机制上做了什么改进？
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