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QwenLM/Qwen项目中的微调数据格式解析

2025-05-12 08:05:52作者:何举烈Damon

在QwenLM/Qwen项目中,微调阶段的数据格式处理是一个关键环节。项目文档明确指定了一种基于对话的JSON格式,这对开发者理解数据处理要求至关重要。

数据格式规范

项目要求的数据格式采用JSON列表结构,每个列表项代表一个对话样本。具体格式如下:

[
  {
    "id": "identity_0",
    "conversations": [
      {
        "from": "user",
        "value": "你好"
      },
      {
        "from": "assistant",
        "value": "我是一个语言模型,我叫通义千问。"
      }
    ]
  }
]

这种格式设计体现了对话式交互的特点,每个对话轮次都明确标注了发言者身份(user或assistant)和对应的文本内容。

单轮与多轮数据的处理

虽然项目文档主要展示了多轮对话的示例,但在实际应用中,开发者经常需要处理单轮指令数据。对于单轮数据,可以视为特殊形式的对话:

  1. 单轮指令可以转换为单轮对话形式
  2. 用户输入对应指令内容
  3. 助手回复对应期望输出

例如,一个健康提示的单轮指令可以转换为:

{
  "id": "health_tips_1",
  "conversations": [
    {
      "from": "user",
      "value": "保持健康的三个提示。"
    },
    {
      "from": "assistant",
      "value": "以下是保持健康的三个提示:\n\n1. 保持身体活动...\n2. 均衡饮食...\n3. 睡眠充足..."
    }
  ]
}

格式转换建议

对于已有不同格式的数据集,建议进行以下转换处理:

  1. 对于(instruction, input, output)三元组:

    • 将instruction和input合并作为用户输入
    • output作为助手回复
  2. 对于(input, output)二元组:

    • 直接映射为用户输入和助手回复
  3. 对于复杂多轮对话:

    • 保持原始对话轮次结构
    • 确保每轮发言都正确标注发言者身份

实施注意事项

在实际微调过程中,开发者应当注意:

  1. 数据一致性:确保所有样本都遵循相同格式规范
  2. 对话连贯性:多轮对话样本需要保持上下文逻辑
  3. 质量把控:对话内容应当清晰、准确,避免歧义
  4. 样本多样性:覆盖模型需要掌握的各种语言表达和知识领域

通过遵循这些数据格式规范和处理建议,开发者可以更好地准备微调数据,从而提高Qwen模型在特定任务上的表现。

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