如果您使用自定义数据集，请务必按照以下格式在 dataset_info.json 文件中添加数据集描述。我们在下面也提供了一些例子。
"数据集名称": {
"hf_hub_url": "Hugging Face 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
"ms_hub_url": "ModelScope 的数据集仓库地址（若指定，则忽略 script_url 和 file_name）",
"script_url": "包含数据加载脚本的本地文件夹名称（若指定，则忽略 file_name）",
"file_name": "该目录下数据集文件的名称（若上述参数未指定，则此项必需）",
"file_sha1": "数据集文件的 SHA-1 哈希值（可选，留空不影响训练）",
"subset": "数据集子集的名称（可选，默认：None）",
"folder": "Hugging Face 仓库的文件夹名称（可选，默认：None）",
"ranking": "是否为偏好数据集（可选，默认：False）",
"formatting": "数据集格式（可选，默认：alpaca，可以为 alpaca 或 sharegpt）",
"columns（可选）": {
"prompt": "数据集代表提示词的表头名称（默认：instruction）",
"query": "数据集代表请求的表头名称（默认：input）",
"response": "数据集代表回答的表头名称（默认：output）",
"history": "数据集代表历史对话的表头名称（默认：None）",
"messages": "数据集代表消息列表的表头名称（默认：conversations）",
"system": "数据集代表系统提示的表头名称（默认：None）",
"tools": "数据集代表工具描述的表头名称（默认：None）",
"images": "数据集代表图像输入的表头名称（默认：None）"
},
"tags（可选，用于 sharegpt 格式）": {
"role_tag": "消息中代表发送者身份的键名（默认：from）",
"content_tag": "消息中代表文本内容的键名（默认：value）",
"user_tag": "消息中代表用户的 role_tag（默认：human）",
"assistant_tag": "消息中代表助手的 role_tag（默认：gpt）",
"observation_tag": "消息中代表工具返回结果的 role_tag（默认：observation）",
"function_tag": "消息中代表工具调用的 role_tag（默认：function_call）",
"system_tag": "消息中代表系统提示的 role_tag（默认：system，会覆盖 system 列）"
}
}然后，可通过使用 --dataset 数据集名称 参数加载自定义数据集。
该项目目前支持两种格式的数据集：alpaca 和 sharegpt，其中 alpaca 格式的数据集按照以下方式组织：
[
{
"instruction": "用户指令（必填）",
"input": "用户输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"system": "系统提示词（选填）",
"history": [
["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
]
}
]对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
"system": "system",
"history": "history"
}
}其中 query 列对应的内容会与 prompt 列对应的内容拼接后作为用户指令，即用户指令为 prompt\nquery。response 列对应的内容为模型回答。
system 列对应的内容将被作为系统提示词。history 列是由多个字符串二元组构成的列表，分别代表历史消息中每轮的指令和回答。注意在指令监督学习时，历史消息中的回答也会被用于训练。
对于预训练数据集，仅 prompt 列中的内容会用于模型训练，例如：
[
{"text": "document"},
{"text": "document"}
]对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"columns": {
"prompt": "text"
}
}对于偏好数据集，response 列应当是一个长度为 2 的字符串列表，排在前面的代表更优的回答，例如：
[
{
"instruction": "用户指令",
"input": "用户输入",
"output": [
"优质回答",
"劣质回答"
]
}
]对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"ranking": true,
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output",
}
}而 sharegpt 格式的数据集按照以下方式组织：
[
{
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "用户指令"
},
{
"from": "gpt",
"value": "模型回答"
}
],
"system": "系统提示词（选填）",
"tools": "工具描述（选填）"
}
]对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"formatting": "sharegpt",
"columns": {
"messages": "conversations",
"system": "system",
"tools": "tools"
},
"tags": {
"role_tag": "from",
"content_tag": "value",
"user_tag": "human",
"assistant_tag": "gpt"
}
}其中 messages 列应当是一个列表，且符合 用户/模型/用户/模型/用户/模型 的顺序。
我们同样支持 openai 格式的数据集：
[
{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "系统提示词（选填）"
},
{
"role": "user",
"content": "用户指令"
},
{
"role": "assistant",
"content": "模型回答"
}
]
}
]对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的描述应为：
"数据集名称": {
"file_name": "data.json",
"formatting": "sharegpt",
"columns": {
"messages": "messages"
},
"tags": {
"role_tag": "role",
"content_tag": "content",
"user_tag": "user",
"assistant_tag": "assistant",
"system_tag": "system"
}
}预训练数据集和偏好数据集尚不支持 sharegpt 格式。