<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Dataset on nmnhut</title><link>https://nmnhut.dev/tags/dataset/</link><description>Recent content in Dataset on nmnhut</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://nmnhut.dev/tags/dataset/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Thiết kế dữ liệu SFT cho LLM: chất, đa dạng, và chống học vẹt</title><link>https://nmnhut.dev/posts/thiet-ke-du-lieu-sft-cho-llm/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://nmnhut.dev/posts/thiet-ke-du-lieu-sft-cho-llm/</guid><description>Sổ tay về supervised fine-tuning data: SFT thực sự dạy gì, vì sao chất hơn lượng, cách tăng đa dạng/độ khó, trộn data &amp;amp; chống quên, distill reasoning trace, loss masking, và lọc data tổng hợp.</description></item></channel></rss>