Un usuario busca consejos sobre la estrategia óptima de formateo de prompts para entrenar el modelo Phi-3.5-mini-instruct utilizando Unsloth. La consulta contrasta mantener un formato de texto personalizado frente a utilizar una plantilla de chat estándar para la preparación del conjunto de datos. La implementación actual emplea una función que estructura los datos en secciones '### Input:' y '### Output:', añadiendo un token de fin de texto. Este enfoque procesa campos de entrada y salida codificados en JSON derivados de un objeto Dataset de Hugging Face. El ejemplo proporcionado ilustra una estructura compleja que involucra información financiera, nombres de comerciantes, fechas y totales de transacciones. El usuario tiene la intención de desplegar el modelo entrenado a través de una API personalizada y solicita orientación sobre si debe conservar este formato o cambiar a una plantilla de chat.