在用自己的sharegpt格式数据集进行Llama微调时，dataset_info.json文件怎么配置

当你在使用ShareGPT的数据集中对LLM（Large Language Model）进行微调时，`dataset_info.json` 文件是一个关键的配置文件，它提供了关于数据集结构、标记规范以及训练相关的元信息。以下是创建或配置这个文件的一些要点：

1. **基本信息**:
- `name`: 数据集的名称，例如 "custom_sharpgpt_dataset"。
- `description`: 简短描述数据集的内容和目的。

2. **split_info**:
- `train`: 训练部分的配置，包括文件路径和占总样本的比例。
- `validation`: 验证部分的信息，如果有的话。
- `test` (可选): 测试部分的信息，用于评估模型性能。

3. **tokenizer_config**: 如果使用自定义分词器，可以提供有关如何将文本转换为模型期望格式的细节。
- `model_name_or_path`: LLM的预训练模型名或路径。
- `do_lower_case` 或 `use_fast_tokenizer` (取决于tokenizer): 是否需要进行小写处理或使用快速分词器。

4. **column_names**: 如果数据包含列名，列举出来，例如 "text", "label"，表示输入和目标标签字段。

5. **additional_metadata** (可选): 可能包含任何额外的元数据，如数据来源、数据清洗步骤等。

示例配置：

{
  "name": "custom_sharpgpt_dataset",
  "description": "微调ShareGPT的文本生成任务数据",
  "split_info": {
    "train": {"file": "train.txt", "percentage": 0.8},
    "validation": {"file": "val.txt", "percentage": 0.1},
    "test": {"file": "test.txt", "percentage": 0.1}
  },
  "tokenizer_config": {
    "model_name_or_path": "sharegpt-base",
    "do_lower_case": false,
    "use_fast_tokenizer": true
  },
  "column_names": ["input_text", "target_text"],
  "additional_metadata": {
    "data_preprocessing_steps": "去除特殊字符和数字"
  }
}

记得在实际操作前备份原始数据，并确保文件路径准确无误。完成后，你可以将此配置文件传递给微调脚本，让模型基于提供的数据进行学习。