大模型训练 && 微调数据格式

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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