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": { "hf_hub_url": "Hugging Face 上的项目地址", // 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 "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": { // 可选 "prompt": "数据集代表提示词的表头名称", // 默认:instruction(alpaca 格式) "query": "数据集代表请求的表头名称", // 默认:input(alpaca 格式) "response": "数据集代表回答的表头名称", // 默认:output(alpaca 格式) "history": "数据集代表历史对话的表头名称", // 默认:None(alpaca 格式) "messages": "数据集代表消息列表的表头名称", // 默认:conversations(sharegpt 格式) "role": "消息中代表发送者身份的键名", // 默认:from(sharegpt 格式) "content": "消息中代表文本内容的键名" // 默认:value(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: ```json [ { "instruction": "用户指令", // 必填 "input": "用户输入", // 选填 "output": "模型回答", // 必填 "history": [ // 选填 ["第一轮指令", "第一轮回答"], ["第二轮指令", "第二轮回答"] ] } ] ``` 对于上述格式的数据,定义中的 `columns` 应当为: ```json "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。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: ```json { "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: ```json [ { "conversations": [ // 必填 [ { "from": "human", "value": "用户指令" }, { "from": "gpt", "value": "模型回答" } ] // 长度必须为 2 的倍数且符合 u/a/u/a/u/a 顺序 ] } ] ``` 对于上述格式的数据,定义中的 `columns` 应当为: ```json "数据集名称": { "columns": { "messages": "conversations", "role": "from", "content": "value" } } ``` 预训练数据集和偏好数据集尚不支持 sharegpt 格式。