高质量文本生成关键在训练阶段的设计细节，即数据质量、任务对齐和训练稳定性：需清洗语料、双阈值筛选句子、人工盲评并记录失败模式针对性优化。
高质量文本生成不靠堆数据或加算力，关键在训练阶段的设计细节。模型本身（比如GPT类或LSTM）只是载体，真正决定输出是否通顺、相关、有逻辑的，是数据质量、任务对齐和训练稳定性这三个环节。
原始网页或爬取文本常含广告、乱码、重复段落和低信息密度内容。直接喂给模型，它会学“废话模式”——比如高频出现的“点击此处查看更多”“本文由AI生成”这类噪声。建议按以下步骤处理：
纯语言建模（如MLM或因果LM）只学“下一个词怎么接”，但实际使用中用户要的是“总结”“改写”“扩写”“转正式语气”。这时需构造带明确指令的样本：
大模型容易在微调中“忘掉通用能力”，或在小数据上死记硬背。几个实用做法：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
BLEU、ROUGE这些自动指标和人工感知相关性弱，尤其对创意类文本。更有效的做法是：
基本上就这些。不复杂，但容易忽略细节。真正拉开差距的，从来不是模型大小，而是你愿不愿意花70%时间打磨数据和训练逻辑。
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