LLaMA-Factory-Mirror/data/README_zh.md

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2023-11-02 23:42:49 +08:00
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。
```json
"数据集名称": {
2023-12-09 20:53:18 +08:00
"hf_hub_url": "Hugging Face 的仓库地址(若指定,则忽略下列三个参数)",
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"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)",
2023-12-09 20:53:18 +08:00
"file_sha1": "数据集文件的 SHA-1 哈希值(可选,留空不影响训练)",
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"subset": "数据集子集的名称可选默认None",
2023-12-09 20:53:18 +08:00
"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称可选默认None",
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"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)",
2023-12-12 19:45:59 +08:00
"content": "消息中代表文本内容的键名默认value用于 sharegpt 格式)",
"system": "数据集代表系统提示的表头名称默认None用于两种格式"
2023-11-02 23:42:49 +08:00
}
}
```
添加后可通过指定 `--dataset 数据集名称` 参数使用自定义数据集。
2023-11-03 00:15:23 +08:00
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:
2023-11-02 23:42:49 +08:00
```json
[
{
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"instruction": "用户指令(必填)",
"input": "用户输入(选填)",
"output": "模型回答(必填)",
2023-12-12 19:45:59 +08:00
"system": "系统提示词(选填)",
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"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)"]
2023-11-02 23:42:49 +08:00
]
}
]
```
2023-11-03 00:15:23 +08:00
对于上述格式的数据,`dataset_info.json` 中的 `columns` 应为:
```json
"数据集名称": {
"columns": {
2023-11-02 23:42:49 +08:00
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
2023-12-12 19:45:59 +08:00
"system": "system",
2023-11-02 23:42:49 +08:00
"history": "history"
}
}
```
2023-11-02 23:42:49 +08:00
其中 `prompt``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。
2023-12-12 19:45:59 +08:00
`system` 为模板中的系统提示词。`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的指令和回答。注意每轮的模型回答**均会被用于训练**。
2023-11-02 23:42:49 +08:00
对于预训练数据集,仅 `prompt` 列中的内容会用于模型训练。
2023-11-02 23:42:49 +08:00
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:
2023-08-22 19:46:09 +08:00
```json
{
2023-11-02 23:42:49 +08:00
"instruction": "用户指令",
"input": "用户输入",
2023-08-22 19:46:09 +08:00
"output": [
2023-11-02 23:42:49 +08:00
"优质回答",
"劣质回答"
]
}
```
2023-11-02 23:42:49 +08:00
而 sharegpt 格式的数据集按照以下方式组织:
```json
[
{
2023-11-03 00:15:23 +08:00
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "用户指令"
},
{
"from": "gpt",
"value": "模型回答"
}
2023-12-12 19:45:59 +08:00
],
"system": "系统提示词(选填)"
2023-11-02 23:42:49 +08:00
}
]
```
2023-11-03 00:15:23 +08:00
对于上述格式的数据,`dataset_info.json` 中的 `columns` 应为:
2023-11-02 23:42:49 +08:00
```json
"数据集名称": {
"columns": {
"messages": "conversations",
"role": "from",
2023-12-12 19:45:59 +08:00
"content": "value",
"system": "system"
2023-11-02 23:42:49 +08:00
}
}
```
2023-11-03 00:15:23 +08:00
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。
2023-11-02 23:42:49 +08:00
预训练数据集和偏好数据集尚不支持 sharegpt 格式。