ChatGLM3微调数据格式演进:从输入输出到Messages格式
2025-05-16 10:05:38作者:柯茵沙
背景介绍
ChatGLM3作为清华大学知识工程组(KEG)推出的开源大语言模型,其微调功能一直备受开发者关注。近期项目更新中,微调示例的数据格式发生了重要变化,从传统的"输入-输出"格式转变为更贴近实际对话场景的"messages"格式。
格式演变历程
在早期版本中,ChatGLM3的微调示例采用了明确的输入输出格式分离方式。开发者需要准备类似如下的数据结构:
{
"input": "问题文本",
"output": "回答文本"
}
这种格式对于基础模型(Base Model)的微调非常直观,能够清晰地划分模型需要处理的输入和期望的输出。项目早期甚至提供了专门的脚本工具,帮助开发者将常见数据集(如广告数据集)转换为这种标准格式。
新版Messages格式
最新版本的ChatGLM3微调示例采用了更贴近实际对话场景的messages格式:
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "问题文本"},
{"role": "assistant", "content": "回答文本"}
]
}
这种格式的变化主要基于以下几个技术考量:
- 对话场景适配性:真实对话往往是多轮交互,messages格式能更好地保留对话的上下文信息
- 模型统一性:不再区分基础模型和对话模型,统一使用相同的微调数据格式
- 业界标准兼容:与主流对话数据集格式保持一致,降低数据转换成本
技术优势分析
从技术实现角度看,新的messages格式带来了多项优势:
- 上下文感知:role字段明确区分用户输入和模型响应,便于模型理解对话流程
- 扩展性强:天然支持多轮对话数据的组织,每条消息都带有明确的角色标识
- 迁移成本低:与HuggingFace等平台的数据格式标准对齐,便于复用现有数据集
实践建议
对于从旧版本迁移的开发者,建议:
- 如果微调基础模型,可以将传统输入视为user消息,输出视为assistant消息
- 对于多轮对话数据,按顺序组织messages数组即可
- 注意role字段的规范性,通常使用"system"、"user"、"assistant"三种角色
总结
ChatGLM3微调数据格式的演进反映了大型语言模型应用的发展趋势:从简单的问答对向复杂的对话场景迁移。这种变化不仅提升了模型的实用性,也降低了开发者整合行业标准数据的门槛。理解这一格式变化背后的设计理念,将帮助开发者更高效地利用ChatGLM3进行各种场景的微调工作。
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