指令数据
指令数据是训练模型遵循人类指令的关键，使模型能够准确理解和执行用户的各种任务请求。
01指令数据集设计
指令数据集的设计决定了模型遵循指令的能力，需要精心规划任务类型、指令格式和数据多样性。
任务类型设计
核心任务类型
一个完整的指令数据集应覆盖多种任务类型：
- 生成任务：写文章、创作内容、生成代码
- 理解任务：阅读理解、文本分析、信息提取
- 转换任务：翻译、摘要、改写
- 推理任务：逻辑推理、数学计算、问题解决
- 对话任务：问答、聊天、角色扮演
任务难度梯度
任务难度应该有梯度分布，从简单到复杂，帮助模型逐步学习。
指令格式设计
常见格式
{"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."}
或 {"messages": [{"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}
多样性设计
领域多样性
覆盖不同知识领域，如科技、教育、医疗、法律等。
语言多样性
使用不同的表达方式、句式结构来描述相同任务。
长度多样性
包含不同长度的指令和回复，适应各种场景。
数据质量控制
高质量的指令数据需要满足以下标准：
- 指令描述清晰明确
- 回复正确且完整
- 指令与回复高度相关
- 格式规范统一
02问答数据构建
问答数据是最基本的指令数据类型，训练模型的问答能力和知识运用能力。
单轮问答
数据格式
单轮问答包含一个问题和对应的答案，适用于事实性问答场景。
构建方法
- 人工编写：专业人员编写问题和标准答案
- 数据转换：从现有数据集（如阅读理解数据）转换
- LLM生成：使用大模型生成问答对，再人工审核
多轮问答
对话式问答
多轮问答模拟真实对话场景，问题之间存在关联和递进关系。
上下文处理
需要考虑对话历史，后续问题可能引用前面的内容。
知识密集型问答
特点与要求
- 需要专业知识背景
- 答案需要准确可靠
- 可能需要推理和综合
- 适合特定领域训练
03对话数据构建
对话数据训练模型的交互能力和对话管理能力，是聊天机器人的核心训练数据。
多轮对话数据
数据结构
多轮对话数据包含连续的对话轮次，每轮包含用户输入和助手回复。
对话流程设计
设计自然的对话流程，包括开场、深入讨论、转换话题、结束对话等。
角色扮演数据
角色设定
为AI助手设定特定角色或人格，保持一致的说话风格和知识背景。
场景模拟
模拟特定场景下的对话，如客服、教师、医生等专业角色对话。
情感对话数据
情感因素
情感对话数据包含情感表达和共情回应，帮助模型学习情感理解和情感回应能力。
数据构建技巧
- 保持对话的自然流畅
- 处理对话中的误解和澄清
- 设计合理的对话长度
- 包含多种对话意图和风格
04任务型数据
任务型数据训练模型完成特定任务的能力，如文本摘要、翻译、代码生成等。
摘要任务数据
数据格式
包含原文和对应的摘要，摘要可以是抽取式或生成式。
数据来源
- 新闻文章及其标题
- 学术论文及其摘要
- 会议记录及其纪要
翻译任务数据
平行语料
翻译数据需要高质量的平行语料，即原文和译文的对照。
多语言数据
构建多语言翻译能力需要覆盖多种语言对的翻译数据。
代码任务数据
代码生成
根据自然语言描述生成代码。
代码解释
解释代码的功能和逻辑。
代码调试
识别和修复代码中的错误。
任务数据的质量标准
质量要求
- 任务描述准确清晰
- 输出结果正确完整
- 输入输出格式规范
- 覆盖不同难度和复杂度