Fine-tuning需要两类数据：预训练数据和微调数据。

  首先是预训练数据，它用于训练模型的初始版本。这些数据通常是大规模的文本语料库，例如维基百科和互联网文本。通过在这些数据上进行自监督学习，模型可以学习通用的语言表示。预训练数据的规模越大，模型在理解语言方面的性能就可能越好。

  然后是微调数据，它是用于对预训练模型进行进一步训练和调整的数据。微调数据通常是相对较小的特定任务的数据集，例如问答数据集、情感分类数据集等。通过在微调数据上进行训练，模型可以适应特定任务的特征，并提高其在该任务上的性能。

  微调数据通常需要标注，即人工为数据集中的每个样本提供标签或答案。标注数据的质量对模型的性能有重要影响。标注数据量的大小也会对微调的效果产生影响，通常情况下，更大规模的标注数据集可以带来更好的性能。

  总的来说，Fine-tuning需要预训练数据作为初始版本的训练数据，以及微调数据作为特定任务的训练数据，其中微调数据需要标注。这样，通过使用合适的数据集来进行Fine-tuning，可以提高模型在特定任务上的准确性和泛化能力。