Seorang pengguna mencari saran tentang strategi pemformatan prompt yang optimal untuk melatih model Phi-3.5-mini-instruct menggunakan Unsloth. Pertanyaan ini membandingkan mempertahankan format teks kustom versus memanfaatkan template obrolan standar untuk persiapan dataset. Implementasi saat ini menggunakan fungsi yang menyusun data menjadi bagian '### Input:' dan '### Output:', menambahkan token akhir teks. Pendekatan ini memproses bidang input dan output yang dienkripsi JSON yang berasal dari objek Hugging Face Dataset. Contoh yang diberikan menggambarkan struktur kompleks yang melibatkan wawasan keuangan, nama pedagang, tanggal, dan total transaksi. Pengguna bermaksud menerapkan model yang telah dilatih melalui API kustom dan meminta panduan tentang apakah harus mempertahankan format ini atau beralih ke template obrolan.