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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。
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```json
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"数据集名称": {
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"hf_hub_url": "Hugging Face 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
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"ms_hub_url": "ModelScope 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
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"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）",
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"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）",
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"file_sha1": "数据集文件的 SHA-1 哈希值（可选，留空不影响训练）",
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"subset": "数据集子集的名称（可选，默认：None）",
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"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称（可选，默认：None）",
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"ranking": "是否为偏好数据集（可选，默认：False）",
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"formatting": "数据集格式（可选，默认：alpaca，可以为 alpaca 或 sharegpt）",
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"columns（可选）": {
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"prompt": "数据集代表提示词的表头名称（默认：instruction）",
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"query": "数据集代表请求的表头名称（默认：input）",
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"response": "数据集代表回答的表头名称（默认：output）",
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"history": "数据集代表历史对话的表头名称（默认：None）",
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"messages": "数据集代表消息列表的表头名称（默认：conversations）",
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"system": "数据集代表系统提示的表头名称（默认：None）",
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"tools": "数据集代表工具描述的表头名称（默认：None）",
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"images": "数据集代表图像输入的表头名称（默认：None）"
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},
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"tags（可选，用于 sharegpt 格式）": {
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"role_tag": "消息中代表发送者身份的键名（默认：from）",
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"content_tag": "消息中代表文本内容的键名（默认：value）",
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"user_tag": "消息中代表用户的 role_tag（默认：human）",
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"assistant_tag": "消息中代表助手的 role_tag（默认：gpt）",
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"observation_tag": "消息中代表工具返回结果的 role_tag（默认：observation）",
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"function_tag": "消息中代表工具调用的 role_tag（默认：function_call）",
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"system_tag": "消息中代表系统提示的 role_tag（默认：system，会覆盖 system 列）"
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}
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}
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```
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添加后可通过指定 `--dataset 数据集名称` 参数使用自定义数据集。
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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：
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```json
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[
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{
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"instruction": "用户指令（必填）",
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"input": "用户输入（选填）",
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"output": "模型回答（必填）",
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"system": "系统提示词（选填）",
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"history": [
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["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
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||
["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
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||
]
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||
}
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]
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```
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对于上述格式的数据，`dataset_info.json` 中的 `columns` 应为：
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```json
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"数据集名称": {
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"columns": {
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"prompt": "instruction",
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"query": "input",
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"response": "output",
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"system": "system",
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"history": "history"
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}
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}
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```
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其中 `query` 列对应的内容会与 `prompt` 列对应的内容拼接后作为用户指令，即用户指令为 `prompt\nquery`。`response` 列对应的内容为模型回答。
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`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的指令和回答。注意历史消息中的回答**也会被用于训练**。
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对于预训练数据集，仅 `prompt` 列中的内容会用于模型训练。
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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：
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```json
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{
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"instruction": "用户指令",
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"input": "用户输入",
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"output": [
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"优质回答",
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||
"劣质回答"
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]
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}
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```
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添加偏好数据集需要额外指定 `"ranking": true`。
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而 sharegpt 格式的数据集按照以下方式组织：
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```json
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[
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{
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"conversations": [
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{
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"from": "human",
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"value": "用户指令"
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||
},
|
||
{
|
||
"from": "gpt",
|
||
"value": "模型回答"
|
||
}
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],
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||
"system": "系统提示词（选填）",
|
||
"tools": "工具描述（选填）"
|
||
}
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||
]
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```
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对于上述格式的数据，`dataset_info.json` 中的 `columns` 应为：
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```json
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"数据集名称": {
|
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"columns": {
|
||
"messages": "conversations",
|
||
"system": "system",
|
||
"tools": "tools"
|
||
},
|
||
"tags": {
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||
"role_tag": "from",
|
||
"content_tag": "value",
|
||
"user_tag": "human",
|
||
"assistant_tag": "gpt"
|
||
}
|
||
}
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```
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其中 `messages` 列应当是一个列表，且符合 `用户/模型/用户/模型/用户/模型` 的顺序。
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预训练数据集和偏好数据集尚不支持 sharegpt 格式。
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