Um usuário busca conselhos sobre a estratégia ideal de formatação de prompt para treinar o modelo Phi-3.5-mini-instruct usando o Unsloth. A consulta contrasta manter um formato de texto personalizado contra utilizar um modelo de chat padrão para preparação do conjunto de dados. A implementação atual emprega uma função que estrutura os dados em seções '### Input:' e '### Output:', anexando um token de fim de texto. Esta abordagem processa campos de entrada e saída codificados em JSON derivados de um objeto Hugging Face Dataset. O exemplo fornecido ilustra uma estrutura complexa envolvendo insights financeiros, nomes de comerciantes, datas e totais de transações. O usuário pretende implantar o modelo treinado por meio de uma API personalizada e solicita orientação sobre se deve manter este formato ou mudar para um modelo de chat.