@cjzafir: 这是我的微调数据集生成流程：> Codex 5.5 作为编排器 > Deepseek v4 Pro 作为生成器 简而言之…

X AI KOLs Timeline 工具
fine-tuning dataset-generation synthetic-data codex deepseek pipeline

摘要

本文描述了一个微调数据集生成流程，使用 Codex 5.5 作为编排器，Deepseek v4 Pro 作为生成器，通过自主质量门控和迭代改进，以低成本生成高质量合成数据。

这是我的微调数据集生成流程： > Codex 5.5 作为编排器 > Deepseek v4 Pro 作为生成器 简言之，我用 Codex 充当大脑，Deepseek 充当肌肉，手工打造每一条数据集。正是这种“手工打造”带来了高质量。 用 Python 脚本通过同义改写来生成合成数据集并不难，但产出的数据质量低。 低质量数据 = 低质量模型性能 但借助这个流程，Codex 为 Deepseek 设计了一套完整的工作流。因此 Deepseek 不需要自己思考，只需按照 Codex 的规范逐批执行即可。 生成后，每批数据都会经过 Codex 构建的严格“质量门控”，过滤掉所有弱数据行，只保留高质量行。 最棒的是：每批数据都会让 Codex 改进其为 Deepseek 设计的生成规范以及质量门控。这个循环使得流程更快、更便宜，并产出越来越好的数据。 Deepseek v4 Pro 目前非常便宜。我生成了一个 100M+ 参数的数据集，花费 80 美元，并且用掉了 95% 的每周 Codex 20x Pro 订阅额度。 在我批准 Codex 工作流后，这个流程完全是自动化的。只需将这张图片粘贴到 Codex 中，让它针对你的用例生成一个数据集生成流程（详细说明：你要微调什么模型？你有原始数据集吗？等等），剩下的 Codex 会处理。告诉我你的体验。
查看原文

相似文章

NVIDIA 工程师与研究人员如何利用 Codex 进行构建

OpenAI Blog

NVIDIA 的工程师和研究人员正在使用由 GPT-5.5 驱动的 OpenAI Codex，作为处理复杂工程任务和端到端机器学习工作流的默认工具。本文重点介绍了通过在该 NVIDIA 基础设施上集成 Codex 所取得的显著生产力提升、自主系统构建以及研究自动化成果。

Codex 升级功能介绍

OpenAI Blog

OpenAI 发布 GPT-5-Codex，这是 GPT-5 的优化版本，专为代理软件工程任务设计，可通过 API 和 Codex 集成开发环境获取，具有改进的代码审查功能和长形式任务执行能力。