OneGen项目中的多跳问答数据问题解析与解决方案

OneGen项目中的多跳问答数据问题解析与解决方案

数据标注问题分析

在OneGen项目的多跳问答(multi_hop_qa)数据集使用过程中，开发者可能会遇到训练数据中positive字段为空的情况。经过项目团队的解释，这种情况源于数据标注过程的特殊性。

该项目的数据标注完全由Qwen72B模型自动完成，未进行人工监督。虽然原始数据集(2wiki和hotpotqa)中的每个问题都设计为至少需要两跳推理，但在某些情况下，Qwen模型可能只提供了一跳推理的答案。项目团队认为这种单跳推理的数据不符合多跳问答的要求，本应被过滤掉。

然而，在实际处理中，项目团队选择保留这些数据，主要基于两点考虑：

1. 初步检查发现部分类似情况的数据实际上是正确的
2. 这类数据在整个训练集中的占比仅为0.4%，对模型训练影响有限，同时可以测试模型的鲁棒性

模型生成终止问题及解决方案

在使用multi_hop_qa数据训练Qwen2模型时，开发者可能会遇到模型生成无法停止的问题。这表现为模型不断重复生成内容而无法输出终止符。

根本原因在于训练数据中缺少了结束符号(eos token)。项目团队提供了两种解决方案：

方案一：手动添加结束符号

在数据中的每个</FINAL-ANSWER>标签后手动添加模型对应的结束符号。例如，对于Llama2模型，应修改为</FINAL-ANSWER> </s>。

方案二：使用专用模板处理器

修改模型配置文件(llama2.json)中的info-data-train字段，将templator设置为Llama2Templator。该模板处理器会自动添加</s>结束符号。

模板处理器断言错误处理

在实施方案二时，开发者可能会遇到模板处理器的断言错误。这通常是由于输入数据格式与模板处理器预期不符导致的。

要解决这个问题，开发者需要：

1. 检查输入数据中的messages字段内容是否符合规范
2. 确保使用的模板处理器与模型类型匹配(如Qwen2模型应使用Qwen2Templator)
3. 验证final_input和structured_final_input的值是否符合预期

项目团队建议开发者可以通过编写测试代码来验证模板处理器的正确性，例如使用示例数据测试模板处理器的包装功能是否正常工作。

最佳实践建议

基于这些经验，对于使用OneGen项目进行多跳问答模型训练的开发者，建议遵循以下实践：

1. 数据预处理阶段应检查positive字段为空的情况，评估是否保留这些数据
2. 训练前确认数据中是否包含适当的结束符号
3. 选择与模型匹配的模板处理器
4. 对模板处理器进行单元测试，确保其正确处理输入数据
5. 监控模型生成行为，特别是终止条件是否符合预期

通过遵循这些实践，开发者可以更有效地利用OneGen项目进行多跳问答模型的训练和优化。