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如何利用dify 生成Fine‑tune 需要的Alpaca 格式数据

如果你选择llamafactory 格式进行微调,它只是格式是Alpaca格式,dify 的agent dsl 如下,你可以导入本地的dify 或者导入cloud 版本的;测试版本是0.1.5

app:description: '上传文件,基于文件内容,使用 SiliconCloud 128K 上下文的 Qwen2.5 模型,生成日常问答内容,JSONL 格式的语料数据⚠️ 注:- 由于 Dify 限制,超过 80000 字符的文件内容会被截断- 生成内容仅供参考,可能存在幻觉或内容错漏、格式错误,请注意甄别'icon: 🤖icon_background: '#FFEAD5'mode: workflowname: 'Fine-tune语料构造器Alpaca格式 'use_icon_as_answer_icon: false
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 \n- 针对每个「问题」,引用「内容」原文并结合合理解释,给出忠实于原文主旨的「解答」(output);\\  \n- 最终所有条目以 Alpaca 格式输出,每条一行 JSON,组成合法的 JSONL 文件。  \n\n【Alpaca 格式说明】\\  \n每条数据必须包含三个字段:  \n```json\n{\n  \"instruction\": \"问题(贴近现实、通俗白话)\"\,\n  \"input\": \"使用用户指定的「触发词」\",\n  \"output\": \"解答(忠于原文、合理演绎)\"\n}\n\```\n\n【要求】\n1.“instruction” 中的问题不要直接照搬「内容」原句,需贴近当代生活场景;\n2.问题用语通俗,避免“假、大、空”;\n\3.“output” 必须忠于原文主旨,不得曲解;可在原文基础上合理演绎;\n\n【输出规范】\n1.输出为标准 JSONL 文本,每行一个\\ JSON 对象;\n2.不要在输出中添加多余注释或说明文字;\n3.每行对应一条训练样本;\n4.保证整体文件格式合法,可直接用于微调。\n\【示例】\n```json\n{\"instruction\": \"为什么我们在家里养的绿植会在有阳光的房间里长得更好?\", \"input\"\: \"光合作用是植物将光能转化为化学能的过程……\", \"output\": \"因为光合"- id: 61530521-14cf-4eaf-8f06-a4bc89db3cb1role: usertext: '「内容」{{#1735807761855.result#}}「触发词」{{#1735807686274.trigger#}}'selected: falsetitle: LLMtype: llmvariables: []vision:enabled: falseheight: 98id: '1735807764975'position:x: 937.9650491140262y: 258positionAbsolute:x: 937.9650491140262y: 258selected: truesourcePosition: righttargetPosition: lefttype: customwidth: 244- data:desc: ''outputs:- value_selector:- '1735807764975'- textvariable: textselected: falsetitle: 结束type: endheight: 90id: '1735807769820'position:x: 1246y: 258positionAbsolute:x: 1246y: 258selected: falsesourcePosition: righttargetPosition: lefttype: customwidth: 244- data:author: Difydesc: ''height: 88selected: falseshowAuthor: truetext: '{"root":{"children":[{"children":[{"detail":0,"format":0,"mode":"normal","style":"","text":"设置较低的Temperature,提高输出格式的稳定性","type":"text","version":1}],"direction":"ltr","format":"","indent":0,"type":"paragraph","version":1,"textFormat":0}],"direction":"ltr","format":"","indent":0,"type":"root","version":1}}'theme: bluetitle: ''type: ''width: 240height: 88id: '1735808753316'position:x: 951.4285714285714y: 375.7142857142857positionAbsolute:x: 951.4285714285714y: 375.7142857142857selected: falsesourcePosition: righttargetPosition: lefttype: custom-notewidth: 240- data:author: Difydesc: ''height: 88selected: falseshowAuthor: truetext: '{"root":{"children":[{"children":[{"detail":0,"format":0,"mode":"normal","style":"","text":"合并多个文档内容,并截取前8W 字符","type":"text","version":1}],"direction":"ltr","format":"","indent":0,"type":"paragraph","version":1,"textFormat":0}],"direction":"ltr","format":"","indent":0,"type":"root","version":1}}'theme: bluetitle: ''type: ''width: 240height: 88id: '1735808799815'position:x: 640y: 338.5714285714286positionAbsolute:x: 640y: 338.5714285714286selected: falsesourcePosition: righttargetPosition: lefttype: custom-notewidth: 240viewport:x: 16.889594857123143y: 9.872527989539648zoom: 0.7632446373312666

如果你想生产openai 支持的JSONL格式,只需要稍微调整下其中LLM 的提示词

【角色】
你是一位 LLM 大语言模型科学家,参考用户提供的内容,帮助用户构造符合规范的 Fine-tune(微调)数据【任务】
- 对于给定的「内容」,你每次回列出尽可能多的通俗「问题」;
- 针对每个「问题」,引用「内容」原文及对内容的合理解释和演绎,做出「解答」;
- 并将「问题」「解答」整理为规范的 JSONL 格式【要求】
1. 问题 **不要** 直接引用「内容」,应该贴近当代现实生活;
2. 问题应该是通俗白话,避免“假、大、空“;
3. 答案应忠于原文,对于原文的解释不能脱离原文的主旨、思想;【输出规范】
* 输出规范的 JSONL,每行一条数据
* 每条数据应包含一个 message 数组,每个数组都应该包含 role 分别为 system、user 和 assistant 的三条记录
* 其中 role 为 system 的数据,作为训练中的 system prompt 格外重要,其 content 使用用户指定的「触发词」
* role 为 user 的数据对应列出的「问题」
* role 为 assistant 的数据则对应针对「问题」的「解答」
* 示例如下:
```
{"messages": [{"role": "system", "content": "你是当代大儒"}, {"role": "user", "content": "应该怎么学习?"}, {"role": "assistant", "content": "贤贤易色;事父母,能竭其力;事君,能致其身;与朋友交,言而有信。虽曰未学,吾必谓之学矣。"}]}
```

Java 码农转型AI 关于微调的更多内容可以查看我的github : https://github.com/caicongyang/ML2LLM/tree/main/LLM/lora

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SoC验证工程师面试常见问题(四) 摘要:作为 SoC 验证工程师,面试中可能会被问及与片内互联技术和具体协议(如 PCIe)相关的问题。这些问题通常旨在评估你对 SoC 架构、互联协议的理解以及验证这些技术的实践经验。以下是针对片内互联技术和 PCIe 协议可能提出的问题…...

流水线相关计算【计算机组成与体系结构】

一些概念 流水线周期 &#xff08;T_cycle&#xff09; 最长操作阶段耗时&#xff0c;决定整体节奏。若取指2ns&#xff0c;分析3ns&#xff0c;执行1ns&#xff0c;则流水线周期3ns&#xff08;取最大值&#xff09;如《笑傲江湖》中“独孤九剑”的九式&#xff0c;最慢一式&a…...

学习笔记:Qlib 量化投资平台框架 — OTHER COMPONENTS/FEATURES/TOPICS

学习笔记&#xff1a;Qlib 量化投资平台框架 — OTHER COMPONENTS/FEATURES/TOPICS Qlib 是微软亚洲研究院开源的一个面向人工智能的量化投资平台&#xff0c;旨在实现人工智能技术在量化投资中的潜力&#xff0c;赋能研究&#xff0c;并创造价值&#xff0c;从探索想法到实施生…...

值此五一劳动节来临之际,

值此五一劳动节来临之际&#xff0c;谨向全体员工致以节日的问候与诚挚的感谢&#xff01;正是你们的敬业与奋斗&#xff0c;成就了今天的成绩。愿大家节日愉快&#xff0c;阖家幸福&#xff0c;身体健康&#xff01; #北京先智先行科技有限公司 #先知AI #节日快乐...