微调数据格式详解：适配任务、模型与生态的最佳实践

一、引言：微调在垂直领域的重要性​

通用大模型虽具备强大的基础能力，却在医疗、金融、法律等专业场景中暴露出明显短板：术语混淆（如将“处方药”误作“非处方药”）、风格不符（如法律回答缺失法条引用）、逻辑偏差（如金融分析忽略关键指标）等问题频发。

微调技术正是弥合这一鸿沟的关键：通过在领域专属数据上训练，可将通用能力转化为专业能力。但微调效果高度依赖数据集的结构规范性。格式混乱、角色缺失或字段错位，都会导致模型无法正确学习“输入→输出”的映射关系，轻则训练效率低下，重则完全失效。因此，设计符合目标模型与任务类型的格式，是构建高质量垂直领域模型的基石。

二、问题切入：为什么微调数据集格式五花八门？​

对于刚接触微调的初学者而言，最直观的困惑莫过于 “开源项目的数据集格式为何如此不统一”：同样是对话微调，有的用instruction-output结构，有的用conversations数组；同样是角色定义，有的写user，有的写human。这种差异导致数据难以跨项目复用，往往需要花费大量时间修改格式，甚至因格式不兼容导致训练脚本报错。​

深究背后原因，主要源于四大核心差异：​

1. 模型架构差异：不同模型的设计逻辑决定了其对数据格式的偏好。例如，Llama 系列模型因训练时采用过 Alpaca 格式数据，对instruction input output字段的兼容性更高；而 Qwen 模型为优化多轮对话能力，更适配含role content的结构化对话格式；BERT 类模型主打文本分类、命名实体识别等任务，仅需简单的text label字段即可满足需求。​
2. 任务类型不同：任务目标的差异直接影响格式设计。单轮指令微调（如 “生成产品说明书”）只需明确 “指令 - 输出” 对应关系；多轮对话微调（如 “客服与用户的多轮交互”）则需记录角色交替顺序；思维链训练（如 “数学题解题步骤”）需额外增加推理过程字段；文本分类任务（如 “判断客户反馈是否为投诉”）仅需文本与标签的对应。​
3. 训练框架约定：不同训练框架对数据格式有默认要求。Hugging Face Transformers 库推荐使用 JSONL 格式，且字段命名需与模型的DataCollator（数据整理器）匹配；若使用自定义训练脚本，开发者可能会根据代码逻辑设计独特字段（如用question answer替代user assistant），导致格式与开源框架不兼容。​
4. 社区与生态习惯：开源社区的实践习惯会形成 “格式流派”。Alpaca 项目提出的instruction-input-output格式因简洁易用，被大量开发者借鉴；OpenAI 推出的 ChatML 格式（含system user assistant角色定义）因能精准控制模型行为，成为对话微调的主流选择之一；国内社区围绕 Qwen、ChatGLM 等模型形成的格式规范，也带有明显的本土化实践特征。​

需明确的是，格式差异并非 “错误”，而是 “适配不同需求的结果”。只有理解这些差异的根源，才能根据自身的模型选择、任务目标，设计出真正适配的数据集格式，避免盲目套用他人模板导致的问题。​

三、微调数据集格式分类详解​

3.1 对话角色关键字解析

按功能分为四类，便于根据任务需求灵活组合使用：

【基础对话角色】

• system：设定模型身份、行为规则与输出风格（如“你是执业律师，回答需引用《民法典》”）。适用于所有对话类任务，是控制领域专业性的核心字段。
• user / human：表示用户输入，提供问题、指令或上下文。不同框架命名偏好不同（Alpaca 用 user，部分自研脚本用 human），但语义一致，需在数据集中统一。
• assistant：记录模型应生成的期望输出，是微调时的学习目标。内容需严格遵循 system 约束，确保专业性与准确性。

【单轮指令任务字段】

• instruction：明确任务目标与操作要求（如“分析2024年A股新能源趋势”），常用于无需模拟用户交互的生成任务。
• input：可选字段，用于补充背景信息（如“已知装机量增长20%”），为 instruction 提供执行依据。
• output：对应 instruction 的期望响应，是单轮任务中的目标输出字段。

【推理与工具调用字段】

• think / reasoning：显式记录分步推理过程（如数学题解题步骤），用于训练思维链（CoT）能力。仅支持推理的模型（如 Llama 3、Qwen-Chat）可有效利用。
• function：定义模型可调用的工具及其参数（如天气查询接口），需与 function_result 配套使用。
• function_result：记录工具调用返回的原始数据，作为生成自然语言响应的依据，不可篡改。

【非对话类任务字段】

• text：待处理的原始文本，用于分类、标注等任务（如用户评论）。
• label：text 对应的类别或标签（如“负面反馈”），需提前定义统一标准。
• context：提供背景文档或参考信息，用于问答抽取任务。
• question：明确查询需求，需与 context 中的内容对应。
• answers：从 context 中提取的精准答案，支持多答案数组格式。

3.2 按任务类型分类的格式示例​

不同任务类型对数据格式的需求差异显著，以下将针对每种任务类型，结合 3.1 小节介绍的关键字，详细介绍其推荐格式结构、字段说明、适用场景及设计逻辑，确保字段与关键字一一对应，可直接作为实际微调中的格式模板参考。​

3.2.1 指令微调（单轮）​

单轮指令微调的核心目标是让模型根据单一指令生成对应输出，适用于无需上下文关联的独立任务。其推荐格式基于 3.1 小节的instruction、input、output字段设计，采用 “指令 - 输入 - 输出” 的三层结构，JSON 示例如下：​

{​

"instruction": "作为金融分析师，分析2024年A股新能源行业趋势",​

"input": "已知2024年新能源装机量同比增长20%，政策端持续加大补贴力度",​

"output": "2024年A股新能源行业呈稳步增长态势：从数据端看，新能源装机量同比增长20%，反映行业需求端旺盛；从政策端看，持续补贴为企业提供了稳定的发展环境，尤其在光伏、储能细分领域，技术迭代与成本下降将进一步推动行业规模扩张。建议重点关注具备核心技术壁垒、产能布局完善的头部企业。"​

}​

• instruction字段明确任务目标与模型角色，直接传递 “分析行业趋势” 的核心需求；
• input字段补充任务所需的背景数据（装机量增长、政策补贴），为instruction提供执行依据；
• output字段记录模型需学习的专业响应，与instruction形成 “需求 - 结果” 的直接对应。​
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