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如果您使用自定义数据集，请务必在 dataset_info.json 文件中按照以下格式提供数据集定义。
"数据集名称": {
"hf_hub_url": "Hugging Face 的仓库地址（若指定，则忽略下列三个参数）",
"script_url": "包含数据加载脚本的本地文件夹名称（若指定，则忽略下列两个参数）",
"file_name": "该目录下数据集文件的名称（若上述参数未指定，则此项必需）",
"file_sha1": "数据集文件的 SHA-1 哈希值（可选，留空不影响训练）",
"subset": "数据集子集的名称（可选，默认：None）",
"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称（可选，默认：None）",
"ranking": "是否为偏好数据集（可选，默认：False）",
"formatting": "数据集格式（可选，默认：alpaca，可以为 alpaca 或 sharegpt）",
"columns": {
"prompt": "数据集代表提示词的表头名称（默认：instruction，用于 alpaca 格式）",
"query": "数据集代表请求的表头名称（默认：input，用于 alpaca 格式）",
"response": "数据集代表回答的表头名称（默认：output，用于 alpaca 格式）",
"history": "数据集代表历史对话的表头名称（默认：None，用于 alpaca 格式）",
"messages": "数据集代表消息列表的表头名称（默认：conversations，用于 sharegpt 格式）",
"role": "消息中代表发送者身份的键名（默认：from，用于 sharegpt 格式）",
"content": "消息中代表文本内容的键名（默认：value，用于 sharegpt 格式）"
}
}
添加后可通过指定 --dataset 数据集名称 参数使用自定义数据集。
该项目目前支持两种格式的数据集：alpaca 和 sharegpt，其中 alpaca 格式的数据集按照以下方式组织：
[
{
"instruction": "用户指令（必填）",
"input": "用户输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"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 columns 应为：
"数据集名称": {
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
"history": "history"
}
}
其中 prompt 和 response 列应当是非空的字符串，分别代表用户指令和模型回答。query 列的内容将会和 prompt 列拼接作为模型输入。
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的指令和回答。注意每轮的模型回答均会被用于训练。
对于预训练数据集，仅 prompt 列中的内容会用于模型训练。
对于偏好数据集，response 列应当是一个长度为 2 的字符串列表，排在前面的代表更优的回答，例如：
{
"instruction": "用户指令",
"input": "用户输入",
"output": [
"优质回答",
"劣质回答"
]
}
而 sharegpt 格式的数据集按照以下方式组织：
[
{
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "用户指令"
},
{
"from": "gpt",
"value": "模型回答"
}
]
}
]
对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的 columns 应为：
"数据集名称": {
"columns": {
"messages": "conversations",
"role": "from",
"content": "value"
}
}
其中 messages 列必须为偶数长度的列表，且符合 用户/模型/用户/模型/用户/模型 的顺序。
预训练数据集和偏好数据集尚不支持 sharegpt 格式。