alpaca 和 sharegpt微调数据格式区别

alpaca 和 sharegpt 是两种常见的指令微调数据格式,用于训练聊天机器人或通用语言模型。

alpaca 格式:

alpaca 格式源自 Stanford Alpaca 项目,该项目旨在复现 OpenAI 的 ChatGPT 模型。
数据以 JSON 格式存储,每个样本包含一个指令(instruction)和对应的输出(output)。
指令通常是一个问题或任务描述,输出是模型生成的回答或完成的任务。

示例:

json 复制代码

{
    "instruction": "请解释一下什么是机器学习。",
    "output": "机器学习是一种人工智能的应用,它允许系统从数据中自动学习和改进,而无需显式编程。机器学习算法使用统计技术来从样本数据中找到模式和规律,并用这些模式来对新数据进行预测或决策。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。常见的应用包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。"
}

sharegpt 格式:

sharegpt 格式是由 ShareGPT 项目引入的一种对话数据格式,旨在促进 ChatGPT 等聊天机器人的开发和共享。
数据以 JSON 格式存储,每个样本表示一个完整的对话,包含多个轮次的用户消息(user)和助手回复(assistant)。
这种格式更接近真实的人机对话场景,能够捕捉上下文信息和多轮交互。

示例:

json 复制代码

{
    "id": "1234567890",
    "conversations": [
        {
            "from": "user",
            "value": "你好,请问你知道机器学习是什么吗?"
        },
        {
            "from": "assistant",
            "value": "你好!机器学习是人工智能的一个分支,它允许计算机系统从数据中学习,而无需显式编程。通过使用统计学方法,机器学习算法可以从样本数据中找到模式,并用这些模式对新数据进行预测或做出决策。这使得计算机能够自动改进其性能,并适应新的情况。机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。你对机器学习还有其他问题吗?"
        },
        {
            "from": "user",
            "value": "机器学习有哪些主要的类型呢?"
        },
        {
            "from": "assistant",
            "value": "机器学习主要可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。\n\n1. 监督学习:使用带标签的数据训练模型,即每个输入样本都有对应的正确输出。常见的任务包括分类和回归。如垃圾邮件过滤就是一个二元分类问题。\n\n2. 无监督学习:使用未标记的数据,旨在发现数据中的隐藏结构和模式。常见的任务包括聚类、降维和异常检测。如根据客户购买行为将其分组就是一个聚类问题。\n\n3. 强化学习:通过与环境交互来学习最优策略。智能体在环境中采取行动,并根据收到的奖励或惩罚来调整策略,目标是最大化长期累积奖励。如AlphaGo就使用了强化学习来掌握围棋。\n\n此外,还有一些其他类型,如半监督学习(结合少量标记数据和大量未标记数据)和迁移学习(将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务)。不同类型的机器学习方法针对不同的问题和数据特点,在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。"
        }
    ]
}

这两种格式都广泛用于指令微调和对话数据的组织。alpaca 格式更简洁,适合单轮任务型对话;而 sharegpt 格式更全面,能够表示多轮对话和上下文信息。

选择合适的数据格式取决于你的任务需求和模型架构。许多开源项目和数据集都采用了这两种格式的变体。了解这些常见格式有助于你更好地组织和利用指令微调数据,以训练出高质量的聊天机器人或通用语言模型。

注意：alpaca 格式详细格式描述

python 复制代码

[
  {
    "instruction": "user instruction (required)",
    "input": "user input (optional)",
    "output": "model response (required)",
    "system": "system prompt (optional)",
    "history": [
      ["user instruction in the first round (optional)", "model response in the first round (optional)"],
      ["user instruction in the second round (optional)", "model response in the second round (optional)"]
    ]
  }
]

sharegpt 格式详细格式描述

python 复制代码

[
  {
    "conversations": [
      {
        "from": "human",
        "value": "user instruction"
      },
      {
        "from": "gpt",
        "value": "model response"
      }
    ],
    "system": "system prompt (optional)",
    "tools": "tool description (optional)"
  }
]