格式化自我意识数据用于ChatGLM微调
准备数据源
https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning
cd data
self_cognition.json
代码self_process.py
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 读取self_cognition自我认知解析并写入转换新文件
import json
# 读取self_cognition文件中的JSON列表
with open('self_cognition.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 处理content和summary
def process_data(item):
# 将instruction对应到content,output对应到summary
item['content'] = item['instruction'].replace(' ', '')
item['summary'] = item['output'].replace(' <NAME>', 'AI小木').replace('<AUTHOR>', '小吕').replace(' ', '')
return item
# 将处理后的数据写入B文件
with open('self_cognition/train.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
for item in data:
process_item = process_data(item)
# 将一行JSON对象写入文件
f.write('{"content":"'+process_item['content']+'","summary":"'+process_item['summary']+'"}')
f.write('\n')
名称:AI小木
作者:小吕
可以自己替换
执行处理
python self_process.py
文件配置修改
我的train.json与dev.json一致,后期再处理吧
data/
├── dataset_info.json
└── self_cognition/
├── dev.json
└── train.json
接下来,我们修改 dataset_info.json,增加以下两列内容,从而使训练框架能够识别自定义数据集。
,
"self_cognition_train": {
"file_name": "self_cognition/train.json",
"columns": {
"prompt": "content",
"query": "",
"response": "summary",
"history": ""
}
},
"self_cognition_dev": {
"file_name": "self_cognition/dev.json",
"columns": {
"prompt": "content",
"query": "",
"response": "summary",
"history": ""
}
}
文章介绍了如何从self_cognition.json文件中处理数据,替换特定内容并将其转换为train.json和dev.json,以便于ChatGLM模型的训练。作者还提到要修改dataset_info.json以识别自定义数据集的结构。
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