9.3 KiB
dataset_info.json 包含了所有可用的数据集。如果您希望使用自定义数据集，请务必在 dataset_info.json 文件中添加数据集描述，并通过修改 dataset: 数据集名称 配置来使用数据集。
目前我们支持 alpaca 格式和 sharegpt 格式的数据集。
"数据集名称": {
"hf_hub_url": "Hugging Face 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
"ms_hub_url": "ModelScope 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
"script_url": "包含数据加载脚本的本地文件夹名称（若指定，则忽略 file_name）",
"file_name": "该目录下数据集文件夹或文件的名称（若上述参数未指定，则此项必需）",
"formatting": "数据集格式（可选，默认：alpaca，可以为 alpaca 或 sharegpt）",
"ranking": "是否为偏好数据集（可选，默认：False）",
"subset": "数据集子集的名称（可选，默认：None）",
"split": "所使用的数据集切分（可选，默认：train）",
"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称（可选，默认：None）",
"num_samples": "该数据集所使用的样本数量。（可选，默认：None）",
"columns（可选）": {
"prompt": "数据集代表提示词的表头名称（默认：instruction）",
"query": "数据集代表请求的表头名称（默认：input）",
"response": "数据集代表回答的表头名称（默认：output）",
"history": "数据集代表历史对话的表头名称（默认：None）",
"messages": "数据集代表消息列表的表头名称（默认：conversations）",
"system": "数据集代表系统提示的表头名称（默认：None）",
"tools": "数据集代表工具描述的表头名称（默认：None）",
"images": "数据集代表图像输入的表头名称（默认：None）",
"chosen": "数据集代表更优回答的表头名称（默认：None）",
"rejected": "数据集代表更差回答的表头名称（默认：None）",
"kto_tag": "数据集代表 KTO 标签的表头名称（默认：None）"
},
"tags（可选，用于 sharegpt 格式）": {
"role_tag": "消息中代表发送者身份的键名（默认：from）",
"content_tag": "消息中代表文本内容的键名（默认：value）",
"user_tag": "消息中代表用户的 role_tag（默认：human）",
"assistant_tag": "消息中代表助手的 role_tag（默认：gpt）",
"observation_tag": "消息中代表工具返回结果的 role_tag（默认：observation）",
"function_tag": "消息中代表工具调用的 role_tag（默认：function_call）",
"system_tag": "消息中代表系统提示的 role_tag（默认：system，会覆盖 system column）"
}
}
Alpaca 格式
指令监督微调数据集
在指令监督微调时，instruction 列对应的内容会与 input 列对应的内容拼接后作为人类指令，即人类指令为 instruction\ninput。而 output 列对应的内容为模型回答。
如果指定，system 列对应的内容将被作为系统提示词。
history 列是由多个字符串二元组构成的列表，分别代表历史消息中每轮对话的指令和回答。注意在指令监督微调时，历史消息中的回答内容也会被用于模型学习。
[
{
"instruction": "人类指令（必填）",
"input": "人类输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"system": "系统提示词（选填）",
"history": [
["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
]
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
"system": "system",
"history": "history"
}
}
预训练数据集
在预训练时，只有 text 列中的内容会用于模型学习。
[
{"text": "document"},
{"text": "document"}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "text"
}
}
偏好数据集
偏好数据集用于奖励模型训练、DPO 训练和 ORPO 训练。
它需要在 chosen 列中提供更优的回答，并在 rejected 列中提供更差的回答。
[
{
"instruction": "人类指令（必填）",
"input": "人类输入（选填）",
"chosen": "优质回答（必填）",
"rejected": "劣质回答（必填）"
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"ranking": true,
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"chosen": "chosen",
"rejected": "rejected"
}
}
KTO 数据集
KTO 数据集需要额外添加一个 kto_tag 列，包含 bool 类型的人类反馈。
[
{
"instruction": "人类指令（必填）",
"input": "人类输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"kto_tag": "人类反馈 [true/false]（必填）"
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
"kto_tag": "kto_tag"
}
}
多模态数据集
多模态数据集需要额外添加一个 images 列，包含输入图像的路径。目前我们仅支持单张图像输入。
[
{
"instruction": "人类指令（必填）",
"input": "人类输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"images": [
"图像路径（必填）"
]
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
"images": "images"
}
}
Sharegpt 格式
指令监督微调数据集
相比 alpaca 格式的数据集，sharegpt 格式支持更多的角色种类，例如 human、gpt、observation、function 等等。它们构成一个对象列表呈现在 conversations 列中。
注意其中 human 和 observation 必须出现在奇数位置，gpt 和 function 必须出现在偶数位置。
[
{
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "人类指令"
},
{
"from": "function_call",
"value": "工具参数"
},
{
"from": "observation",
"value": "工具结果"
},
{
"from": "gpt",
"value": "模型回答"
}
],
"system": "系统提示词（选填）",
"tools": "工具描述（选填）"
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"formatting": "sharegpt",
"columns": {
"messages": "conversations",
"system": "system",
"tools": "tools"
}
}
偏好数据集
Sharegpt 格式的偏好数据集同样需要在 chosen 列中提供更优的消息，并在 rejected 列中提供更差的消息。
[
{
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "人类指令"
},
{
"from": "gpt",
"value": "模型回答"
},
{
"from": "human",
"value": "人类指令"
}
],
"chosen": {
"from": "gpt",
"value": "优质回答"
},
"rejected": {
"from": "gpt",
"value": "劣质回答"
}
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"formatting": "sharegpt",
"ranking": true,
"columns": {
"messages": "conversations",
"chosen": "chosen",
"rejected": "rejected"
}
}
OpenAI 格式
OpenAI 格式仅仅是 sharegpt 格式的一种特殊情况，其中第一条消息可能是系统提示词。
[
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "系统提示词（选填）"
},
{
"role": "user",
"content": "人类指令"
},
{
"role": "assistant",
"content": "模型回答"
}
]
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"formatting": "sharegpt",
"columns": {
"messages": "messages"
},
"tags": {
"role_tag": "role",
"content_tag": "content",
"user_tag": "user",
"assistant_tag": "assistant",
"system_tag": "system"
}
}
Sharegpt 格式中的 KTO 数据集和多模态数据集与 alpaca 格式的类似。
预训练数据集不支持 sharegpt 格式。