deepseek 微调数据集格式

DeepSeek 模型微调数据集格式
对于 DeepSeek 模型的微调，尤其是基于 LLaMA 结构的模型，在准备数据集时需遵循一定的格式要求以确保有效性和多样性。通常情况下，指令微调的核心思想是通过给定特定的“指令”或“提示”，使模型能够根据这些指令来生成相应的回复或完成指定任务[^3]。
数据集基本结构
数据集应设计成包含两部分：

**指令 (Instruction)**：这是提供给模型的具体指导语句，告知其期望的行为或输出形式。
输入 (Input) 和 **目标 (Target/Output)**：前者代表具体的上下文信息或其他必要的背景资料；后者则是希望模型产生的理想回应。

这种组合方式有助于提高模型理解不同场景下所需行为的能力，并增强泛化性能。
JSON 文件示例
为了便于处理和加载，推荐使用 JSON 格式的文件作为数据源之一。以下是简化版的数据样本展示：
[
{
"instruction": "解释什么是机器学习",
"input": "",
"output": "机器学习是一种人工智能技术..."
},
{
"instruction": "总结这段话的主要观点。",
"input": "近年来随着互联网的发展...",
"output": "主要讨论了互联网发展带来的影响..."
}
]
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每条记录都由 instruction、可选的 input 字段以及必填的 output 组成。这样的结构不仅支持简单的问答模式，还允许更复杂的对话模拟，从而提升训练效果。
多样性的保障措施
为保证所使用的 Alpaca 指令格式数据具备足够的多样性和高质量，可以考虑以下几个方面：

收集来自多个领域的问题与解答；
对收集到的数据进行清洗过滤，移除低质量项；
使用人工审核机制筛选最终进入训练集的内容；
定期更新扩充现有资源库，保持与时俱进。