最好是高质量+量大管饱+新一点的。谢谢！匠数科技有开源在魔塔上的大sft数据集
预训练数据集与指令生成sft数据集各有侧重,但它们的结合可以产生强大的协同效应。通过预训练数据集,AI模型可以获得广泛的语言知识和泛化能力;而通过sft数据集,模型可以针对特定任务进行精细化训练,提高在特定场景下的性能和安全性。 四、实践建议 选择合适的预训练数据集:根据应用场景的需求选择合适的预训练数据集,确保...
sft数据集格式详解 SFT(Speech Feature Transform)数据集是一个用于语音识别任务的数据集,其格式主要包含两部分:语音样本和对应的文本标签。 语音样本通常以音频文件的形式存在,如WAV、MP3等,它们包含了语音信号的各种特征,如频率、振幅等。这些特征被用于训练和测试语音识别模型。 文本标签是与语音样本对应的文本表示,...
数据集分为三大类 最终的SFT数据集举例 项目地址 NER_Dataset清单 NER_SFT使用思考 指令微调语言模型 优化NER_SFT数据 你好,我是方华,一名咨询顾问,计算机硕士。本次分享一个用于大语言模型指令微调的中文命名实体识别SFT开源数据集,通过微调现有的开源大语言模型,可对比模型微调前后中文实体识别能力差异。同时,提供了个...
SFT数据集的格式非常规范,每个文件都遵循特定的命名规则,例如“sft_<任务名称>_<数据集版本>_<数据集编号>”。 SFT数据集的质量和准确性至关重要,因为它直接影响着机器学习模型的性能和准确性。因此,在创建SFT数据集时,需要进行严格的筛选和处理,以确保数据的可靠性和一致性。这包括对语音样本进行降噪、去混响、...
然后,根据这些规则生成大量的对话实例,作为SFT数据集的训练数据。另一种指令生成的方法是使用机器学习模型。例如,我们可以使用语言模型或生成对抗网络(GAN)等模型,从已有的对话数据中学习生成对话的规律,然后根据这些规律生成新的对话实例。这种方法可以自动地根据实际需求调整生成的实例,提高数据集的多样性和泛化能力。在...
Ling-Coder数据集包含Ling-Coder-SFT(500万样本,用于模型微调)、Ling-Coder-DPO(25万样本)和Ling-Coder-SyntheticQA(2400万样本,用于退火训练)三个子集,其中SFT子集是Ling-Coder Lite模型微调过程中使用的 SFT 数据子集,包含超过 500 万个英文和中文样本。
SFT数据集的格式是遵循Common Crawl标准的,它是一个全球范围内的网络爬虫项目。SFT数据集的文件是以.jsonl格式存储的,其中每个文件都包含一个独立的网页摘要和链接。这种格式使得SFT数据集非常便于使用,因为数据可以直接从文件中读取,而不需要进行网页爬取和解析。 SFT数据集的应用场景非常广泛,它被广泛用于训练和评估...
- SmolTalk是SmolLM2背后的SFT数据集。 - SmolLM模型在公共SFT数据集上的微调表现不如在专有指令数据集上的其他模型。 - 他们创建了新的合成数据集,并进行了一系列对比实验,选择了最佳的开放网络数据集。 - SmolTalk数据集的性能与其他模型进行了比较。 - SmolTalk数据集适用于不同规模的模型,包括SmolLM2-135M...
三、3SFT 最佳实践 数据集的质量对模型微调至关重要,毫不夸张的说,微调后的模型效果 80%取决于 SFT 训练数据,少量高质的数据要比大量低质或者普通的数据要好很多。 超参数调整 Epochs:需要根据数据集多少动态调整 Learning Rate:根据不同微调方法 LR 也需要调整 ...