ChatGPT技术在实际应用中，数据集的构建与清洗是核心环节。首先，要确保数据源的多样性与可靠性，以涵盖各种语境和表达方式。在构建数据集时，需要关注数据的分类与标注，以便模型能够更好地理解并生成准确的响应。

其次，数据清洗同样重要。在清洗过程中，应去除重复、无效及低质量的数据，减少噪音对模型性能的影响。同时，对数据进行标准化处理，以确保模型的一致性和稳定性。

在使用过程中，需关注使用技巧与注意事项。例如，合理安排输入长度、使用合适的语境及风格等，以提升模型生成的质量。此外，还应关注常见问题，如模型误解、生成内容不相关等，并寻找相应的解决方案。

总体而言，掌握ChatGPT技术数据集构建与清洗的技巧与方法，对于提升模型性能及用户体验至关重要。