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大语言模型训练数据集格式

news 来源：原创 2025/5/12 18:12:42

1. SFT（有监督微调）的数据集格式

对于大语言模型的训练中，SFT（Supervised Fine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：

输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编码或整数编码来表示标签。
数据集划分：数据集通常需要划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型的最终性能。
数据集格式：数据集可以以文本文件（如CSV、JSON等）或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的标签。可以使用表格形式存储数据，每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式：

Input,Label
"This is a sentence.",1
"Another sentence.",0
...

在这个示例中，输入数据是一个句子，标签是一个二分类的标签（1代表正例，0代表负例）。每一行代表一个样本，第一列是输入数据，第二列是对应的标签。

需要注意的是，具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此，在进行SFT训练时，建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

2. RM（奖励模型）的数据格式

在大语言模型训练中，RM（Reward Model，奖励模型）的数据格式可以采用以下方式：

输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
奖励数据：奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值，表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签，表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的，也可以是通过其他方式（如人工评估、强化学习等）得到的。
数据集格式：数据集可以以文本文件（如CSV、JSON等）或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的奖励数据。可以使用表格形式存储数据，每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式：

Input,Reward
"This is a sentence.",0.8
"Another sentence.",0.2
...

在这个示例中，输入数据是一个句子，奖励数据是一个实数值，表示对输入数据的评价。每一行代表一个样本，第一列是输入数据，第二列是对应的奖励数据。

需要注意的是，具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此，在使用RM进行大语言模型训练时，建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

3. PPO（强化学习）的数据格式

在大语言模型训练中，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种常用的强化学习算法。PPO的数据格式可以采用以下方式：

输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
奖励数据：奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值，表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签，表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的，也可以是通过其他方式（如人工评估、模型评估等）得到的。
动作数据：动作数据是模型在给定输入数据下的输出动作。对于语言模型，动作通常是生成的文本序列。动作数据可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
状态数据：状态数据是模型在给定输入数据和动作数据下的状态信息。对于语言模型，状态数据可以是模型的隐藏状态或其他中间表示。状态数据的具体形式可以根据具体任务和模型结构进行定义。
数据集格式：数据集可以以文本文件（如CSV、JSON等）或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据、奖励数据、动作数据和状态数据。可以使用表格形式存储数据，每一列代表一个特征或标签。

下面是一个示例数据集的格式：

Input,Reward,Action,State
"This is a sentence.",0.8,"This is a generated sentence.",[0.1, 0.2, 0.3, ...]
"Another sentence.",0.2,"Another generated sentence.",[0.4, 0.5, 0.6, ...]
...

在这个示例中，输入数据是一个句子，奖励数据是一个实数值，动作数据是生成的句子，状态数据是模型的隐藏状态。每一行代表一个样本，第一列是输入数据，第二列是对应的奖励数据，第三列是生成的动作数据，第四列是状态数据。

需要注意的是，具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此，在使用PPO进行大语言模型训练时，建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。

4. 数据集哪里找？

在训练自己的大语言模型时，可以从以下几个途径找到合适的数据集：

公开数据集：有许多公开可用的数据集可供使用，涵盖了各种领域和任务。例如，Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText、BookCorpus等都是常用的大规模文本数据集，可以用于语言模型的训练。
开放数据平台：许多组织和机构提供了开放的数据平台，可以获取各种类型的数据。例如，Hugging Face（推荐）、Modelscope（推荐）、Kaggle、UCI Machine Learning Repository、Google Dataset Search等平台都提供了丰富的数据集资源。
学术界研究：许多学术研究项目会公开其使用的数据集，可以通过相关论文或项目页面找到这些数据集。例如，NLP领域的一些会议和竞赛（如ACL、EMNLP、CoNLL、GLUE等）提供了公开的数据集供研究使用。
数据收集和爬取：如果没有合适的公开数据集，可以自己进行数据收集和爬取。这可以通过爬虫技术从互联网上收集相关的文本数据。需要注意的是，在进行数据收集和爬取时，需要遵守法律法规和网站的使用条款，并确保获得数据的合法使用权。
数据增强：如果已经有了一些初始的数据集，但觉得数量不够，可以考虑使用数据增强技术来扩充数据。数据增强可以通过对原始数据进行一些变换、替换、合成等操作来生成新的样本。（文本数据增强方法总结）

无论从哪个途径获取数据集，都需要注意数据的质量、版权和隐私等问题。

5. 微调需要多少条数据？

根据 Scaling Laws，随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加，模型的性能会提高。并且为了获得最佳性能，所有三个因素必须同时放大。一般来说对于给定模型的理想训练数据集 token 数量大约是模型中参数数量的20倍。

1. SFT（有监督微调）的数据集格式

2. RM（奖励模型）的数据格式

3. PPO（强化学习）的数据格式

4. 数据集哪里找？

5. 微调需要多少条数据？

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