Un utilisateur demande des conseils sur la stratégie optimale de formatage des prompts pour entraîner le modèle Phi-3.5-mini-instruct en utilisant Unsloth. La demande oppose le maintien d'un format texte personnalisé à l'utilisation d'un template de chat standard pour la préparation du jeu de données. L'implémentation actuelle utilise une fonction qui structure les données en sections '### Input:' et '### Output:', en ajoutant un token de fin de texte. Cette approche traite des champs d'entrée et de sortie encodés en JSON dérivés d'un objet Hugging Face Dataset. L'exemple fourni illustre une structure complexe impliquant des insights financiers, des noms de commerçants, des dates et des totaux de transactions. L'utilisateur a l'intention de déployer le modèle entraîné via une API personnalisée et demande des conseils sur la manière de conserver ce format ou de passer à un template de chat.