資料內(nèi)容：
1. SFT（有監(jiān)督微調(diào)）的數(shù)據(jù)集格式？
一問一答
2. RM（獎勵模型）的數(shù)據(jù)格式？
一個問題 + 一條好回答樣例 + 一條差回答樣例
3. PPO（強化學(xué)習(xí)）的數(shù)據(jù)格式？
理論上來說，不需要新增數(shù)據(jù)。需要提供一些prompt，可以直接用sft階段的問。另外，需要限制
模型不要偏離原模型太遠（ptx loss），也可以直接用sft的數(shù)據(jù)。
4. 找數(shù)據(jù)集哪里找？
推薦Alpaca-COT，數(shù)據(jù)集整理的非常全，眼花繚亂。
5. 微調(diào)需要多少條數(shù)據(jù)？
取決于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和微調(diào)任務(wù)的數(shù)據(jù)分布是否一致，分布一致，100條就夠，分布差異大就需要多
些數(shù)據(jù)，千條或者萬條以上為佳。
自己的任務(wù)復(fù)雜或者下游任務(wù)行業(yè)比較冷門，如藥品名稱識別任務(wù)，則需要較多監(jiān)督數(shù)據(jù)。還有微
調(diào)大模型時，一遍是記不住的。100條的微調(diào)數(shù)據(jù)，epochs=20才能穩(wěn)定擬合任務(wù)要求。
6. 有哪些大模型的訓(xùn)練集？
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集togethercomputer/RedPajama-Data-1T「紅睡衣」開源計劃總共包括三部分：
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集RedPajama-Data-1T已開源，包括七個子集，經(jīng)過預(yù)處理后得到的token數(shù)量大致可
以匹配Meta在原始LLaMA論文中報告的數(shù)量，并且數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)腳本也已開源。
完整的RedPajama-Data-1T數(shù)據(jù)集需要的存儲容量為壓縮后3TB，解壓后5TB。
CoT微調(diào)數(shù)據(jù)集：Alpaca-CoT 里面包括常用的alpaca，CoT等數(shù)據(jù)集，有中文的。
7. 進行領(lǐng)域大模型預(yù)訓(xùn)練應(yīng)用哪些數(shù)據(jù)集比較好？
通過分析發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的開源大模型進行預(yù)訓(xùn)練的過程中會加入數(shù)據(jù)、論文等數(shù)據(jù)。主要是因為這些數(shù)
據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，領(lǐng)域相關(guān)性比較強，知識覆蓋率（密度）較大，可以讓模型更適應(yīng)考試。給我
• 高質(zhì)量、大規(guī)模、高覆蓋度的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；
• 在預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出的基礎(chǔ)模型；
• 指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集和模型，比基本模型更安全、可靠。
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查看更多們自己進行大模型預(yù)訓(xùn)練的時候提供了一個參考。同時領(lǐng)域相關(guān)的網(wǎng)站內(nèi)容、新聞內(nèi)容也是比較重
要的數(shù)據(jù)。
