Swift项目中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的SFT数据格式解析

在模型微调领域，数据格式的规范化对于模型性能有着至关重要的影响。本文将深入探讨Swift项目中DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B这一特定模型在监督式微调(SFT)阶段的数据准备要点，特别是关于<think>和<answer>标签的使用规范。

模型背景与数据格式要求

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是一个经过蒸馏处理的中等规模语言模型，其设计特点在于将推理过程显式地分解为"思考"和"回答"两个阶段。这种架构要求训练数据必须包含相应的结构化标记，否则模型将无法学习到预期的推理能力。

标准数据格式详解

该模型的标准训练数据应采用如下JSON格式：

{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "用户提问内容"},
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>\n模型推理过程\n</think>\n<answer>最终回答内容</answer>"
    }
  ]
}

关键标签解析

1. <think>标签：

   • 用于包裹模型的内部推理过程
   • 体现了模型解决问题的逻辑链条
   • 内容通常包含中间推理步骤、相关知识点等

2. <answer>标签：

   • 包裹模型给出的最终答案
   • 应当简洁明了，直接回应用户问题
   • 与<think>内容保持逻辑一致性

实际应用中的注意事项

1. 标签必须成对出现：训练数据中必须同时包含<think>和<answer>部分，缺一不可。

2. 推理与回答分离：虽然推理阶段会生成<think>内容，但在实际部署使用时，系统通常只展示<answer>部分，这是正常现象。

3. 格式一致性：保持所有训练样本的格式统一，避免出现有的样本有标签而有的没有的情况。

4. 内容质量：<think>部分应当包含有价值的推理过程，而非简单重复问题或填充无关内容。

数据准备建议

1. 对于现有数据集，需要进行格式转换，确保符合上述规范。

2. 人工标注时，建议先让标注者写出答案，再逆向推导出合理的思考过程。

3. 可以使用模板化的方法批量处理类似问题，提高数据准备效率。

4. 注意保持<think>和<answer>之间的逻辑连贯性，避免出现矛盾。

通过遵循这些数据准备规范，可以充分发挥DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的架构优势，训练出具有清晰推理能力的AI助手。这种结构化的训练方式不仅提升了模型的可解释性，也为后续的模型优化和错误分析提供了便利。