GLM-4微调数据准备指南：JSONL格式详解

数据格式要求

在GLM-4项目的微调过程中，训练数据需要采用特定的JSONL格式。JSONL（JSON Lines）是一种文本格式，每行都是一个独立的JSON对象，这种格式特别适合处理大规模数据集。

数据结构规范

每个JSON对象必须包含一个"messages"数组，数组中的每个元素都是一个包含"role"和"content"字段的对象。典型的对话结构如下：

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "类型#裤*材质#牛仔布*风格#性感"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "3x1的这款牛仔裤采用浅白的牛仔面料为裤身材质..."
    }
  ]
}

关键字段说明

1. role字段：标识发言者身份，支持"user"和"assistant"两种角色
2. content字段：包含实际的对话内容文本
3. messages数组：必须包含至少一组user-assistant的对话对

数据准备建议

1. 确保每个对话轮次都完整包含用户输入和助手响应
2. 内容文本应当清晰、简洁，避免包含特殊字符或格式问题
3. 对于多轮对话，可以扩展messages数组中的对象数量
4. 最终保存为.jsonl文件，每行一个完整的JSON对象

常见问题解决方案

1. 格式转换：如果原始数据是JSON数组，可以使用脚本将其转换为每行一个JSON对象的格式
2. 数据验证：在训练前建议使用JSON验证工具检查文件格式是否正确
3. 编码问题：确保文件使用UTF-8编码保存，避免中文字符显示异常

通过遵循这些规范准备数据，可以确保GLM-4模型能够正确加载并进行有效的微调训练。