接上个问题，给我一份较为完整的配置格式且都有注释

好的，以下是一份较为完整的配置文件格式，其中有注释：

# 训练数据、验证数据和测试数据的路径
data:
  train_data_path: "data/train.txt"   # 训练数据路径
  valid_data_path: "data/valid.txt"   # 验证数据路径
  test_data_path: "data/test.txt"     # 测试数据路径

# 模型的参数配置
model:
  model_type: "GPT2LMHeadModel"       # 模型类型，这里使用GPT2LMHeadModel
  model_name_or_path: "gpt2-medium"   # 预训练模型名称或路径
  output_dir: "output"                # 模型输出路径
  save_steps: 1000                    # 多少步保存一次模型
  num_train_epochs: 3                 # 训练轮数
  per_device_train_batch_size: 2      # 每个GPU上的训练batch size
  per_device_eval_batch_size: 2       # 每个GPU上的验证batch size
  gradient_accumulation_steps: 16     # 梯度累积步数
  learning_rate: 1e-4                 # 学习率
  max_seq_length: 512                 # 最大序列长度
  weight_decay: 0.01                  # 权重衰减
  adam_epsilon: 1e-8                  # Adam优化器的epsilon值
  warmup_steps: 1000                  # warmup步数
  logging_steps: 100                  # 多少步记录日志
  evaluation_strategy: "steps"        # 验证策略，这里使用steps
  eval_steps: 1000                    # 多少步进行一次验证
  load_best_model_at_end: true        # 是否在训练结束时加载最好的模型
  metric_for_best_model: "loss"       # 评估最好模型的指标，这里使用loss
  greater_is_better: false            # 是否指标越大越好

# 数据预处理配置
data_config:
  max_seq_length: 512                 # 最大序列长度
  pad_to_max_length: true             # 是否填充到最大序列长度
  truncation_strategy: "longest_first" # 截断策略，这里使用longest_first
  stride: 0                            # 每次截取的步长

# 训练器配置
trainer:
  train_sampler: "RandomSampler"      # 训练采样器，这里使用RandomSampler
  eval_sampler: "SequentialSampler"   # 验证采样器，这里使用SequentialSampler
  logging_dir: "logs"                 # 日志输出路径
  logging_first_step: true            # 是否记录第一步的日志
  logging_steps: 100                  # 多少步记录一次日志
  save_total_limit: 5                 # 最多保存的模型数量
  fp16: true                          # 是否使用半精度训练
  fp16_opt_level: "O2"                # 半精度训练优化级别
  run_name: "run_name"                # 运行名称，用于Tensorboard显示
  disable_tqdm: false                 # 是否禁用tqdm进度条

注意：上述配置文件的格式是YAML格式，不同的框架可能会有不同的配置文件格式，具体需要根据框架的要求进行配置。