InternLM项目中的SFT训练数据格式详解

什么是SFT训练

在大型语言模型(LLM)训练中，SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是一个关键步骤。它是指在预训练模型基础上，使用特定领域或任务的有监督数据进行进一步训练，使模型能够更好地适应特定应用场景。

InternLM项目中的SFT数据格式要求

InternLM项目推荐使用XTuner工具进行模型微调，其数据格式要求如下：

1. 基本格式结构

SFT训练数据通常采用JSON格式，每个样本包含一个对话轮次或多轮对话。基本结构如下：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个有帮助的AI助手",
                "input": "如何学习深度学习？",
                "output": "学习深度学习可以从以下几个方面入手..."
            }
        ]
    }
]

2. 多轮对话格式

对于需要上下文的多轮对话场景，可以采用以下格式：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "input": "深度学习的核心概念是什么？",
                "output": "深度学习的核心概念包括..."
            },
            {
                "input": "能详细解释一下神经网络吗？",
                "output": "神经网络是由多个神经元组成的..."
            }
        ]
    }
]

3. 系统提示词

可以在对话开始时设置系统提示词，指导模型的行为：

{
    "system": "你是一个专业的AI编程助手，擅长Python和深度学习",
    "conversation": [
        {
            "input": "如何用PyTorch实现一个CNN？",
            "output": "在PyTorch中实现CNN的基本步骤如下..."
        }
    ]
}

数据准备建议

1. 数据质量：确保训练数据的质量和多样性，避免偏见和错误信息
2. 数据规模：根据任务复杂度，准备足够数量的高质量样本
3. 格式统一：保持数据格式的一致性，便于XTuner工具处理
4. 领域适配：针对特定应用场景收集和整理数据

数据处理技巧

1. 数据清洗：去除重复、低质量或无关的样本
2. 数据增强：通过改写、扩展等方式增加数据多样性
3. 平衡分布：确保不同类别或主题的样本分布合理
4. 评估集划分：预留部分数据用于微调后的模型评估

通过遵循这些数据格式要求和准备建议，开发者可以更有效地在InternLM项目中进行模型微调，获得性能更优的领域专用模型。