LLaMA-Factory数据集格式详解：从Alpaca到ShareGPT的完整指南

已于 2025-07-24 14:24:16 修改
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分类专栏： AI应用开发框架+AI智能体+AI工作流 AI应用开发落地 AI应用落地+大模型微调 文章标签： llama LLAMA-FACTORY 数据集格式详解 Alpaca到ShareGPT
于 2025-06-19 00:08:09 首次发布
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LLMs之FineTuning：Alpaca格式/Vicuna的sharegpt 格式数据集简介、利用多种方式构造或转换指令微调格式数据集实战——利用LLaMA-Factory框架的dataset_i
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-08 4110
​ LLMs之FineTuning：常用指令微调格式数据集的简介(Alpaca格式/Vicuna的sharegpt 格式)、利用多种方式构造或转换指令微调格式数据集实战——利用LLaMA-Factory框架的dataset_info.json 中通过指定--dataset dataset_name参数实现alpaca 格式/sharegpt 格式数据集及各部分字段的对应关系→以便正确读取和利用数据集内容训练模型 目录 常用指令微调格式数据集的简介 综合实战 常用指令微调格式数据集
大语言模型训练数据格式：Alpaca 和 ShareGPT
TIM的博客
05-19 5858
   在大规模语言模型（LLM）的开发中，训练数据的质量和格式起着至关重要的作用。为了更好地理解和构建高质量的数据集，社区发展出了多种标准化的数据格式。其中，Alpaca 和 ShareGPT 是两种广泛使用的训练数据格式，它们分别适用于不同的应用场景，并在指令微调、对话建模等领域发挥了重要作用。
llama-factory-llama3微调中文数据集
weixin_40777649的博客
06-27 1499
基准模型测试opencompass 离线测评数据准备微调训练合并测试人工审核对比。
数据集准备
m0_67876774的博客
06-24 2342
"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）"]"instruction": "人类指令（必填）","system": "系统提示词（选填）","system": "系统提示词（选填）","output": "模型回答（必填）","input": "人类输入（选填）","value": "人类指令""value": "工具参数""value": "工具结果""value": "模型回答""tools": "工具描述（选填）"
LLaMA-Factory之数据集使用与注册（NL2SQL）
qq_43588095的博客
03-27 1281
本笔记全面介绍了LLaMA - Factory框架下数据集的使用与注册流程，涵盖了NL2SQL技术基础、数据集格式、数据处理与转换、数据集注册和模型微调准备等内容。在实际操作中，开发者应根据具体任务需求选择合适的数据集和模型，严格按照流程进行数据处理与注册，为高质量的模型训练奠定基础。
自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama
weixin_53162188的博客
04-14 1万+
本文所有操作均在linux系统下完成。
使用LLaMA-Factory微调时的数据集选择
羊城迷鹿的博客
11-25 1178
LLamaFactory 提供了丰富的默认数据集，涵盖了自然语言处理（NLP）领域的多种任务。这些数据集广泛应用于各类研究和实际应用中，帮助训练更强大的模型。接下来，我将详细介绍这些数据集的种类、特点、使用方法以及如何选择适合您的任务的数据集。数据集名称主要特点适合任务语言来源高质量指令-响应对指令跟随、文本生成英文人工生成GLaIVE工具使用、API调用工具使用、多任务英文人工生成LLaMA多模态（文本+图像）、指令跟随指令跟随、文本生成、图像生成多语言人工生成。
llama-factory一个数据微调用例
05-26
"llama-factory"是一个数据微调的工具或平台，主要与LoRa（Long Range）技术相关，这是一项低功耗广域网通信技术，常用于物联网(IoT)应用。在给定的文件列表中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. **dataset_info....
LLaMA-Factory模型评估与优化：从指标到实践
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-14 207
本文深入探讨了LLaMA-Factory框架中的模型评估与优化技术。从基础的评估指标到高级的优化策略，全面介绍了如何科学地评估模型性能并进行针对性优化。通过详细的代码示例和实战案例，帮助读者掌握模型评估的核心概念和优化方法，实现模型性能的持续提升。评估指标体系评估方法实现性能优化策略实战案例分析常见问题解决方案最佳实践建议通过科学的方法和持续优化，可以不断提升模型性能，满足实际应用需求。
大模型的常用指令格式 --＞ ShareGPT 和 Alpaca (以 llama-factory 里的设置为例)
weixin_46034279的博客
11-03 5820
包含了所有经过处理的 本地数据集 和 在线数据集。如果使用本地数据集， 务必在中添加对应数据集及其内容的定义目前支持Alpaca格式 和ShareGPT的格式。
详解大模型多轮对话的数据组织形式
热门推荐
herosunly的博客
09-06 15万+
本文主要介绍了详解大模型多轮对话的数据组织形式，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. LLaMA Factory适配的多轮对话数据形式 3. SWIFT适配的多轮对话数据形式
llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署
jieshenai的博客
04-12 2万+
本文为 llama-factory SFT系列教程的第二篇；实现了在自定义数据集上 lora 微调大模型；接着融合lora权重进行大模型推理的功能
大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞数据处理
weixin_46034279的博客
12-01 2793
包含了所有经过处理的 本地数据集 和 在线数据集。如果使用本地数据集， 务必在中添加对应数据集及其内容的定义目前支持Alpaca格式 和ShareGPT的格式。
llamafactory读取数据集详细源码追溯
m0_63372012的博客
08-23 948
llamafactory读取数据集详细源码追溯
LLaMA-Factory 数据集成从入门到精通
黎明鱼儿
04-07 1408
LLaMA-Factory 框架通过Alpaca/Sharegpt双格式体系实现多任务适配，其中Alpaca专注结构化指令微调（含SFT/DPO/预训练），Sharegpt支持多角色对话及多模态数据集成。核心配置依托 dataset_info.json 实现数据源映射、格式定义（formatting）、列名绑定（columns）及角色标签（tags）设置，需特别注意多模态路径与文本标记的严格匹配。优先级规则遵循：云端仓库 > 本地脚本 > 文件直读，配置时须规避角色标签冲突和路径验证疏漏等常见误区。
书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版）
大模型与Agent智能体
05-07 1412
书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版） 运行结果为： ✨下载 Llama3 模型通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型 或者软链接 InternStudio 中的模型 🛠️安装 OpenCompass 运行结果为：📂 数据准备 运行结果为： 数据集共85个目录，1062个文件。 查询Llama 的配置文件路径 🏗️命令行快速评测 以C-Eval_gen为例： 命令解析： 查询gpu情况，设置export CU
LLama-Factory大模型训练框架，基于自己数据集微调qwen7B模型实战
dream_home8407的博客
07-04 3479
LLama-Factory，大模型训练框架，支持多种模型，多种训练方式，link。
LLaMA Factory 微调框架数据加载
OFFTime_we的博客
01-13 1994
随着大语言模型（Large Language Models）的快速发展，如何高效地对模型进行微调，已成为模型开发和应用中的重要环节。而在微调过程中，数据预处理与加载是确保模型性能的基础环节。面对庞大且复杂的数据集，合理的预处理策略和高效的数据加载机制，不仅能提高训练效率，还能有效改善模型的泛化能力。
llama-factory数据集格式
03-20
### LLaMA-Factory 数据集格式说明 LLaMA-Factory 的数据集遵循 Alpaca 格式的 JSON 结构设计，这种格式旨在通过清晰的角色定义和任务描述来优化大语言模型的训练效果。以下是关于该数据集的具体文件结构、字段含义以及示例。 #### 文件结构 在 LLaMA-Factory 中，用于微调的数据集通常存储在一个名为 `data` 的目录下。每个数据集由多个 `.json` 或 `.jsonl` 文件组成，并且需要同步更新 `dataset_info.json` 文件以记录新增加的文件名及其校验值（SHA1）。具体如下： - **`data/`**: 存放实际的训练数据文件。 - **`dataset_info.json`**: 记录所有已加载的数据文件信息，包括文件路径和 SHA1 值[^3]。 #### 字段解释 Alpaca 格式的核心在于以下几个字段的作用划分： - **`instruction`**: 定义了一个明确的任务指令或目标，告诉模型应该如何处理输入的内容。例如，“请将这段话翻译成法语”或者“分析下面这篇文章的情感倾向”[^2]。 - **`input`**: 表达具体的输入内容，可以是一段文字或其他形式的信息源。如果某些样本不需要额外提供输入，则此部分可能留空[^4]。 - **`output`**: 预期的结果输出，表示经过正确推理后的答案或响应。 - **`system`**(可选): 描述系统的角色定位或行为准则，有助于引导模型更好地完成特定类型的交互。 - **`history`**(可选): 当前对话的历史记录，默认情况下为空列表[]，适用于多轮对话场景下的情景延续。 #### 示例展示 以下是一个典型的 Alpaca 格式样例： ```json { "instruction": "从给定文本中提取事件类型、地点和时间。", "input": "明天下午三点，在北京大学图书馆报告厅举行人工智能研讨会。", "output": { "event_type": "研讨会", "location": "北京大学图书馆报告厅", "time": "明天下午三点" }, "system": "您是一名专业的信息抽取助手。", "history": [] } ``` 上述例子展示了如何利用 structured data 来标注复杂任务中的各个要素。 ---
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