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[dataset_info.json](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。
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目前我们支持 **alpaca** 格式和 **sharegpt** 格式的数据集。
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```json
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"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）",
|
||
"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称（可选，默认：None）",
|
||
"num_samples": "该数据集中用于训练的样本数量。（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）"
|
||
}
|
||
}
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```
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## Alpaca 格式
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### 指令监督微调数据集
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- [样例数据集](alpaca_zh_demo.json)
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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。
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||
如果指定，`system` 列对应的内容将被作为系统提示词。
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||
`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**。
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||
```json
|
||
[
|
||
{
|
||
"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）"]
|
||
]
|
||
}
|
||
]
|
||
```
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||
|
||
对于上述格式的数据，`dataset_info.json` 中的*数据集描述*应为：
|
||
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||
```json
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||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"columns": {
|
||
"prompt": "instruction",
|
||
"query": "input",
|
||
"response": "output",
|
||
"system": "system",
|
||
"history": "history"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
### 预训练数据集
|
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- [样例数据集](c4_demo.json)
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||
在预训练时，只有 `text` 列中的内容会用于模型学习。
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||
```json
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||
[
|
||
{"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"columns": {
|
||
"prompt": "text"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
### 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。
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||
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。
|
||
|
||
```json
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||
[
|
||
{
|
||
"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"ranking": true,
|
||
"columns": {
|
||
"prompt": "instruction",
|
||
"query": "input",
|
||
"chosen": "chosen",
|
||
"rejected": "rejected"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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|
||
### KTO 数据集
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- [样例数据集](kto_en_demo.json)
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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。
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||
|
||
```json
|
||
[
|
||
{
|
||
"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"columns": {
|
||
"prompt": "instruction",
|
||
"query": "input",
|
||
"response": "output",
|
||
"kto_tag": "kto_tag"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
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||
|
||
### 多模态数据集
|
||
|
||
- [样例数据集](mllm_demo.json)
|
||
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||
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。
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||
|
||
```json
|
||
[
|
||
{
|
||
"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"columns": {
|
||
"prompt": "instruction",
|
||
"query": "input",
|
||
"response": "output",
|
||
"images": "images"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
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|
||
## Sharegpt 格式
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||
### 指令监督微调数据集
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||
- [样例数据集](glaive_toolcall_zh_demo.json)
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||
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。
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||
|
||
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。
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||
|
||
```json
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||
[
|
||
{
|
||
"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：
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||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"formatting": "sharegpt",
|
||
"columns": {
|
||
"messages": "conversations",
|
||
"system": "system",
|
||
"tools": "tools"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 偏好数据集
|
||
|
||
- [样例数据集](dpo_zh_demo.json)
|
||
|
||
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。
|
||
|
||
```json
|
||
[
|
||
{
|
||
"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"数据集名称": {
|
||
"file_name": "data.json",
|
||
"formatting": "sharegpt",
|
||
"ranking": true,
|
||
"columns": {
|
||
"messages": "conversations",
|
||
"chosen": "chosen",
|
||
"rejected": "rejected"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### OpenAI 格式
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||
|
||
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。
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||
|
||
```json
|
||
[
|
||
{
|
||
"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：
|
||
|
||
```json
|
||
"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。
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|
||
预训练数据集**不支持** sharegpt 格式。
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