大语言模型训练数据集格式

news/2025/1/23 4:11:54/

1. SFT(有监督微调)的数据集格式

对于大语言模型的训练中,SFT(Supervised Fine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:

  1. 输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
  2. 标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot编码或整数编码来表示标签。
  3. 数据集划分:数据集通常需要划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能,测试集用于评估模型的最终性能。
  4. 数据集格式:数据集可以以文本文件(如CSV、JSON等)或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的标签。可以使用表格形式存储数据,每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式:

Input,Label
"This is a sentence.",1
"Another sentence.",0
...

在这个示例中,输入数据是一个句子,标签是一个二分类的标签(1代表正例,0代表负例)。每一行代表一个样本,第一列是输入数据,第二列是对应的标签。

需要注意的是,具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此,在进行SFT训练时,建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

2. RM(奖励模型)的数据格式

在大语言模型训练中,RM(Reward Model,奖励模型)的数据格式可以采用以下方式:

  1. 输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
  2. 奖励数据:奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值,表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签,表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的,也可以是通过其他方式(如人工评估、强化学习等)得到的。
  3. 数据集格式:数据集可以以文本文件(如CSV、JSON等)或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的奖励数据。可以使用表格形式存储数据,每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式:

Input,Reward
"This is a sentence.",0.8
"Another sentence.",0.2
...

在这个示例中,输入数据是一个句子,奖励数据是一个实数值,表示对输入数据的评价。每一行代表一个样本,第一列是输入数据,第二列是对应的奖励数据。

需要注意的是,具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此,在使用RM进行大语言模型训练时,建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

3. PPO(强化学习)的数据格式

在大语言模型训练中,PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是一种常用的强化学习算法。PPO的数据格式可以采用以下方式:

  1. 输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
  2. 奖励数据:奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值,表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签,表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的,也可以是通过其他方式(如人工评估、模型评估等)得到的。
  3. 动作数据:动作数据是模型在给定输入数据下的输出动作。对于语言模型,动作通常是生成的文本序列。动作数据可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
  4. 状态数据:状态数据是模型在给定输入数据和动作数据下的状态信息。对于语言模型,状态数据可以是模型的隐藏状态或其他中间表示。状态数据的具体形式可以根据具体任务和模型结构进行定义。
  5. 数据集格式:数据集可以以文本文件(如CSV、JSON等)或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据、奖励数据、动作数据和状态数据。可以使用表格形式存储数据,每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式:

Input,Reward,Action,State
"This is a sentence.",0.8,"This is a generated sentence.",[0.1, 0.2, 0.3, ...]
"Another sentence.",0.2,"Another generated sentence.",[0.4, 0.5, 0.6, ...]
...

在这个示例中,输入数据是一个句子,奖励数据是一个实数值,动作数据是生成的句子,状态数据是模型的隐藏状态。每一行代表一个样本,第一列是输入数据,第二列是对应的奖励数据,第三列是生成的动作数据,第四列是状态数据。

需要注意的是,具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此,在使用PPO进行大语言模型训练时,建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

4. 数据集哪里找?

在训练自己的大语言模型时,可以从以下几个途径找到合适的数据集:

  1. 公开数据集:有许多公开可用的数据集可供使用,涵盖了各种领域和任务。例如,Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText、BookCorpus等都是常用的大规模文本数据集,可以用于语言模型的训练。
  2. 开放数据平台:许多组织和机构提供了开放的数据平台,可以获取各种类型的数据。例如,Hugging Face(推荐)、Modelscope(推荐)、Kaggle、UCI Machine Learning Repository、Google Dataset Search等平台都提供了丰富的数据集资源。
  3. 学术界研究:许多学术研究项目会公开其使用的数据集,可以通过相关论文或项目页面找到这些数据集。例如,NLP领域的一些会议和竞赛(如ACL、EMNLP、CoNLL、GLUE等)提供了公开的数据集供研究使用。 
  4. 数据收集和爬取:如果没有合适的公开数据集,可以自己进行数据收集和爬取。这可以通过爬虫技术从互联网上收集相关的文本数据。需要注意的是,在进行数据收集和爬取时,需要遵守法律法规和网站的使用条款,并确保获得数据的合法使用权。
  5. 数据增强:如果已经有了一些初始的数据集,但觉得数量不够,可以考虑使用数据增强技术来扩充数据。数据增强可以通过对原始数据进行一些变换、替换、合成等操作来生成新的样本。(文本数据增强方法总结)

无论从哪个途径获取数据集,都需要注意数据的质量、版权和隐私等问题。

5. 微调需要多少条数据?

根据 Scaling Laws,随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加,模型的性能会提高。并且为了获得最佳性能,所有三个因素必须同时放大。一般来说对于给定模型的理想训练数据集 token 数量大约是模型中参数数量的20倍。

文章来源:https://blog.csdn.net/daydayup858/article/details/145062163
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