使用LLaMA-Factory微调时的数据集选择

### 关于Llama-factory微调所需的数据集 对于Llama-factory微调所需的训练数据集，通常情况下，这类模型会依赖高质量的对话数据集来优化其性能。具体到`llamafactory-cli`工具，在执行微调操作之前，准备适当格式化的数据集至关重要。 #### 数据集的要求与格式化 为了使微调过程顺利进行，建议采用如下结构的数据集： - 文件应保存为JSON Lines (`.jsonl`) 或 CSV 格式。 - 对话历史记录应当被整理成一对输入输出的形式，即每条记录包含一个提示（prompt）字段和对应的响应（response）。这有助于构建有效的上下文环境以便更好地指导模型学习如何生成合适的回复[^2]。 ```json { "instruction": "解释什么是机器学习", "input": "", "output": "机器学习是一种人工智能技术..." } ``` 上述例子展示了单轮对话样例；如果涉及多轮交互，则可以扩展此模式以适应更复杂的场景需求。 #### 准备自定义数据集 当使用像Meta-Llama这样的预训练语言模型时，可以根据特定应用场景收集并标注自己的语料库。确保这些样本能够代表目标领域内的典型查询及其理想答案，从而帮助提升最终应用的效果。此外，考虑到资源的有效利用，也可以考虑从公开可用的相关主题数据集中获取部分素材加以补充[^1]。 #### 加载与处理数据集 在实际编码实现方面，通过Python脚本读取本地文件并将之转换为目标框架所接受的对象形式是一个常见做法。下面给出了一段简单的代码片段用于说明这一流程的一部分: ```python from datasets import load_dataset def prepare_finetune_data(path_to_jsonl_file): """Prepare the dataset for fine-tuning.""" # Load JSON lines file into a Hugging Face Dataset object. raw_datasets = load_dataset('json', data_files=path_to_jsonl_file) return raw_datasets['train'] ``` 这段代码假设读者已经安装了HuggingFace `datasets` 库，并且拥有符合预期格式的 `.jsonl` 文件路径作为输入参数传递给函数 `prepare_finetune_data()` 。该函数内部调用了 `load_dataset` 方法加载指定位置上的数据源，并返回其中的训练子集供后续步骤进一步加工处理[^3]。