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LLaMA-Factory-310P3
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fix pretrain data loader

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hiyouga 2024-01-18 14:42:52 +08:00
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README_zh.md
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@ -61,10 +61,10 @@ https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/assets/16256802/6ba60acc-e2e2-4bec-b846
[23/12/12] 我们支持了微调最新的混合专家模型 **[Mixtral 8x7B](https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1)**。硬件需求请查阅[此处](#硬件依赖)。
[23/12/01] 我们支持了从 **[魔搭社区](https://modelscope.cn/models)** 下载预训练模型和数据集。详细用法请参照 [此教程](#使用魔搭社区可跳过)。
<details><summary>展开日志</summary>
[23/12/01] 我们支持了从 **[魔搭社区](https://modelscope.cn/models)** 下载预训练模型和数据集。详细用法请参照 [此教程](#使用魔搭社区可跳过)。
[23/10/21] 我们支持了 **[NEFTune](https://arxiv.org/abs/2310.05914)** 训练技巧。请使用 `--neftune_noise_alpha` 参数启用 NEFTune，例如 `--neftune_noise_alpha 5`。
[23/09/27] 我们针对 LLaMA 模型支持了 [LongLoRA](https://github.com/dvlab-research/LongLoRA) 提出的 **$S^2$-Attn**。请使用 `--shift_attn` 参数以启用该功能。

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src/llmtuner/data/aligner.py
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@ -25,11 +25,14 @@ def convert_alpaca(examples: Dict[str, List[Any]], dataset_attr: "DatasetAttr")
instruction += "\n" + examples[dataset_attr.query][i]
prompt.append({"role": Role.USER, "content": instruction})
if isinstance(examples[dataset_attr.response][i], list):
response = [{"role": Role.ASSISTANT, "content": content} for content in examples[dataset_attr.response][i]]
if dataset_attr.response:
if isinstance(examples[dataset_attr.response][i], list):
response = [{"role": Role.ASSISTANT, "content": content} for content in examples[dataset_attr.response][i]]
else:
response = [{"role": Role.ASSISTANT, "content": examples[dataset_attr.response][i]}]
else:
response = [{"role": Role.ASSISTANT, "content": examples[dataset_attr.response][i]}]
response = []
outputs["prompt"].append(prompt)
outputs["response"].append(response)
outputs["system"].append(examples[dataset_attr.system][i] if dataset_attr.system else "")