ChatGLM3 多轮对话训练数据：开启智能对话新纪元
项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/84e4c 项目介绍
ChatGLM3 多轮对话训练数据是一个专为训练 ChatGLM3 模型而设计的多轮对话数据集。该数据集不仅包含了丰富的原始对话文本数据，还提供了完整的数据处理代码和训练所需的 train.json、dev.json 和 test.json 文件。通过使用这个数据集，开发者可以轻松地进行模型的微调训练，从而提升 ChatGLM3 在多轮对话场景中的表现。
项目技术分析
数据结构
- 原始数据: 包含了多轮对话的原始文本数据，为模型的训练提供了丰富的语料库。
- 处理代码: 提供了用于处理原始数据并生成训练数据的代码，确保数据的高效处理和准确性。
- train.json: 训练数据文件，存放于
finetune_demo/data/JDMulConversations/train.json，用于模型的主要训练过程。 - dev.json: 验证数据文件，用于模型训练过程中的验证，确保模型的稳定性和准确性。
- test.json: 测试数据文件，用于模型训练后的测试，评估模型的实际表现。
使用说明
在使用该数据集进行训练前，需要修改 Lora 配置文件，具体配置如下：
data_config:
train_file: train.json
val_file: dev.json
test_file: test.json
num_proc: 16
训练命令如下：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python finetune_hf.py data/JDMulConversations/ /root/autodl-tmp/model/chatglm3-6b configs/lora.yaml
项目及技术应用场景
ChatGLM3 多轮对话训练数据适用于多种应用场景，包括但不限于：
- 智能客服: 通过训练 ChatGLM3 模型，可以实现更加智能和流畅的客服对话系统，提升用户体验。
- 虚拟助手: 在虚拟助手应用中，多轮对话能力是关键，该数据集可以帮助模型更好地理解和响应用户的多轮对话需求。
- 教育培训: 在教育培训领域，通过多轮对话训练，可以开发出更加智能的问答系统和学习助手。
项目特点
- 丰富的数据集: 提供了大量的多轮对话原始数据，确保模型训练的充分性和多样性。
- 高效的数据处理: 提供了完整的数据处理代码，简化了数据准备过程，提高了训练效率。
- 灵活的配置选项: 支持自定义 Lora 配置，可以根据实际需求调整训练参数，优化模型性能。
- 开源社区支持: 欢迎开发者提交 Issue 或 Pull Request，共同改进数据集和相关代码，促进项目的持续发展。
通过使用 ChatGLM3 多轮对话训练数据，开发者可以快速构建和优化多轮对话模型，提升其在实际应用中的表现。无论是智能客服、虚拟助手还是教育培训，ChatGLM3 多轮对话训练数据都能为你提供强大的支持，开启智能对话的新纪元。