एक उपयोगकर्ता Unsloth का उपयोग करके Phi-3.5-mini-instruct मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इष्टतम प्रॉम्प्ट फॉर्मेटिंग रणनीति पर सलाह खोज रहा है। यह पूछताछ डेटासेट तैयारी के लिए एक कस्टम टेक्स्ट फॉर्मेट बनाए रखने और मानक चैट टेम्पलेट का उपयोग करने के बीच अंतर दिखाती है। वर्तमान कार्यान्वयन एक फ़ंक्शन का उपयोग करता है जो डेटा को '### Input:' और '### Output:' खंडों में संरचित करता है, और एक समाप्ति-पाठ टोकन जोड़ता है। यह दृष्टिकोण Hugging Face Dataset ऑब्जेक्ट से प्राप्त JSON-एन्कोडेड इनपुट और आउटपुट फ़ील्ड्स को प्रक्रिया करता है। प्रदान किया गया उदाहरण वित्तीय अंतर्दृष्टि, व्यापारी नामों, तिथियों और लेनदेन कुल राशिओं वाले एक जटिल संरचना को दर्शाता है। उपयोगकर्ता एक कस्टम API के माध्यम से प्रशिक्षित मॉडल तैनात करने का इरादा रखता है और यह निर्धारित करने के लिए मार्गदर्शन का अनुरोध करता है कि क्या इस फॉर्मेट को बनाए रखा जाए या चैट टेम्पलेट पर स्विच किया जाए।