如何构建用于LLM微调的数据集 - MonsterAPI博客

本篇文章将详细介绍如何利用 MonsterAPI 构建和优化适用于大型语言模型（LLM）微调的数据集。通过本文，您将了解不同类型的数据集、数据增强方法，以及如何高效地准备和管理数据集以提升模型性能。

什么是 LLM 数据集？

LLM 数据集是专门用于训练和微调大型语言模型的文本集合。这些数据集可以包括各种类型的文本示例，例如针对特定任务或领域定制的问题、答案、文档或对话片段。数据集的质量和相关性对模型的性能和准确性有直接影响。

以下是常见的 LLM 数据集类型：

文本分类数据集

用于训练模型将文本分类到预定义类别中，例如情感分析、主题分类和垃圾邮件检测。
文本生成数据集

包含提示及其对应的补全内容，适合训练模型生成连贯且上下文相关的文本。
摘要数据集

包含长篇文档及其对应的简明摘要，用于训练模型生成或优化摘要。
问答数据集

包括问题及其正确答案，通常来源于常见问题解答、客户支持对话或知识库。
掩码建模数据集

适用于掩码语言建模（MLM）任务。在这些数据集中，部分文本被屏蔽，模型需预测被屏蔽的内容。这是 BERT 等预训练模型的核心技术。
指令微调数据集

包括成对的指令和响应，训练模型更好地理解和执行用户指令。例如，“将以下句子翻译成法语”及其正确翻译。
对话数据集

包括用户与系统或多个用户之间的对话片段，用于训练对话模型。
命名实体识别（NER）数据集

用于训练模型识别和分类实体，如名称、日期、地点等。

准备 LLM 微调数据集的方法

数据增强

数据增强是通过生成额外的数据点来扩展现有数据集的一种方法。在微调 LLM 时，数据增强可以通过创建多样化的指令对或添加变体来提升模型性能。以下是数据增强的适用场景：

数据集规模较小或缺乏多样性。
希望通过引入不同措辞或示例增强模型的泛化能力。
希望提高模型处理边缘情况的能力。

使用 MonsterAPI 进行数据增强的步骤

选择数据集

从 Hugging Face 等来源选择一个数据集，并加载以理解其结构。

   dataset = datasets.load_dataset('')
   df = pd.DataFrame(dataset['test'])
   df.head()

配置 API 请求

设置 OpenAI API 密钥和 MonsterAPI 访问令牌，配置增强请求。

   body = {
       "data_config": {
           "data_path": "",
           "data_subset": None,
           "prompt_column_name": "prompt",
           "data_source_type": "hub_link",
           "split": "test"
       },
       "task": "key"
   }
   headers = {'Authorization': f'Bearer {MONSTERAPI_key}'}
   response = requests.post(
       'https://api.monsterapi.ai/v1/generate/data-augmentation-service',
       json=body, headers=headers
   )

监控进程

使用进程 ID 跟踪增强状态，直到完成。

   def check_status(process_id):
       response = requests.get(
           f"https://api.monsterapi.ai/v1/status/{process_id}",
           headers=headers
       )
       return response.json()['status']

   status = check_status(process_id)
   while status != 'COMPLETED':
       status = check_status(process_id)
       print(f"Process status: {status}")
       time.sleep(10)

下载并使用增强数据集

完成后，下载数据集并将其集成到微调工作流程中。

   output_ds = datasets.load_dataset('csv', data_files=output_path)
   pd.DataFrame(output_ds['train']).head()

数据增强的优势

多样性：生成不同的示例，提升模型的鲁棒性。
效率：自动生成数据节省时间和精力。
成本效益：比手动收集和标注数据更经济。

合成指令数据集

合成指令数据集通过生成自定义的指令-响应对，帮助模型学习特定类型的指令，尤其适用于现实世界示例较少的情况。

合成指令数据集的步骤

定义指令类型

决定要生成的指令类型，例如问题、命令或摘要。

   synthesize_config = {
       "instruction_type": "question",
       "num_samples": 500,
       "language": "en"
   }

设置 API 请求

使用 MonsterAPI 生成合成指令。

   body = {
       "task": "synthesize_instructions",
       "config": synthesize_config,
       "openai_api_key": "YOUR_API_KEY"
   }
   response = requests.post(
       'https://api.monsterapi.ai/v1/generate/synthesize-dataset',
       json=body, headers=headers
   )

跟踪和检索数据集

使用进程 ID 监控并下载生成的数据集。
合并数据集

将合成数据集整合到微调管道中。

合成数据集的优势

定制化训练：生成特定领域的指令。
增强泛化能力：通过多样化场景训练模型。

自定义数据集

自定义数据集是根据特定需求创建或策划的数据集，通常包含与特定用例相关的信息。

准备自定义数据集的步骤

上传数据集（支持 JSON、CSV 或 Parquet 格式）。
选择任务类型（如文本分类或摘要）。
配置数据集列（如指定哪一列为提示）。

MonsterAPI 的 FineTuner 工具将自动完成数据集的微调准备工作。

自定义数据集的优势

量身定制：确保模型针对特定需求进行训练。
灵活性：完全控制数据集内容和结构。

使用 Hugging Face 数据集

Hugging Face 提供了大量现成的数据集，涵盖语言翻译、问答、摘要等多个领域。

使用步骤

选择任务类型，并选择 Hugging Face 数据集作为数据源。
提供数据集路径或从预选项中选择。
根据数据集列自定义提示配置。

Hugging Face 数据集的优势

即用型：无需从头创建数据集。
多样性：涵盖广泛领域和语言。
社区支持：由社区维护，问题解决更高效。

结论

构建适合 LLM 微调的数据集并不复杂。通过 MonsterAPI 提供的工具和方法，您可以轻松完成数据集的准备、增强或创建工作。无论是自定义数据、合成指令，还是使用现有的 Hugging Face 数据集，都能帮助您高效地微调模型。

原文链接: https://blog.monsterapi.ai/how-to-build-a-dataset-for-llm-fine-tuning/