微调Qwen1.5数据准备

Question

微调Qwen1.5-7B-Chat数据格式

博主，您好。我非常喜欢您的博客，目前我微调Qwen-7B遇到了一些困难，如果您能解决我的问题，感激不尽。

项目背景：
我的项目是先将通话内容转换为文字，再对文字做三个任务：摘要提取，关键词提取，代办事项提取。

问题：
如果我需要对Qwen1.5B做微调，我是需要将这三个任务放在一条数据中，还是将三个任务分开来做比较好？
数据集的格式是什么呢？
数据大概多少条比较合适呢？

提示词如下：

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对您所描述的项目背景与问题，关于微调Qwen1.5B模型进行多任务处理，以及数据集格式和规模的问题，以下为您提供详细的解决方案：

一、多任务处理方式

对于您的三个任务（摘要提取、关键词提取、代办事项提取），您可以选择两种方式进行微调：

1. 单任务模式：将三个任务分别建模并微调，即创建三条独立的数据流，每条数据对应一个特定任务。这种方式的优点是模型结构清晰，任务间互不影响，有利于针对每个任务的特性进行优化。缺点是需要训练和维护三个独立的模型，占用更多资源。

2. 多任务学习模式：在同一模型上同时处理三个任务，即将这三个任务合并到一条数据中，并在模型输出端设置相应的分支以生成不同任务的结果。这种方式的优点是可以共享底层语义表示，利用相关任务之间的关联性提高整体性能，同时减少模型数量。缺点是对模型设计和训练策略要求较高，可能需要平衡不同任务间的权重。

考虑到您希望尽可能高效地利用资源且任务之间存在一定的内在关联（如关键词提取可能对摘要和待办事项提取有辅助作用），建议采用多任务学习模式，即将三个任务放在一条数据中进行微调。

二、数据集格式

根据您提供的提示词，您可以构建如下JSON格式的数据样本：

{
  "dialogue": "对话文本内容",
  "summary": "对话摘要",
  "todos": ["待办事项1", "待办事项2", "待办事项3"],
  "keywords": ["关键词1", "关键词2", "关键词3"]
}

其中：

• "dialogue": 存储原始对话文本内容。
• "summary": 对应摘要提取任务的期望输出。
• "todos": 列表形式存储待办事项，每个元素代表一个待办任务。
• "keywords": 列表形式存储关键词，每个元素代表一个关键词汇。

在实际微调过程中，您将使用"dialogue"作为输入，模型需输出与"summary"、"todos"和"keywords"对应的预测结果。

三、数据集规模

数据集规模的选择取决于多种因素，包括模型大小（如Qwen1.5B）、任务复杂度、所需精度、可用计算资源等。通常而言，大规模预训练模型如Qwen1.5B对数据量的要求相对较高，以充分发掘其潜力。对于您的多任务场景，建议至少准备以下规模的数据：

• 基础规模：数千至数万条标注数据。这是初步微调的基本需求，确保模型能初步适应您的任务特点。

• 理想规模：数万至数十万条标注数据。达到这一规模后，模型有望获得更稳健的泛化能力和较高的任务精度。

• 最优规模：若条件允许，可进一步扩大至百万级别。大规模高质量数据能显著提升模型性能，特别是对于大型预训练模型。

请根据实际情况和资源限制，尽可能多地收集和标注数据。如果数据获取困难，可以考虑使用数据增强技术（如文本替换、同义词替换、句法变换等）增加训练样本多样性。

总结来说，为了微调Qwen1.5B进行摘要提取、关键词提取和代办事项提取的多任务处理，建议采用多任务学习模式，将三个任务合并到一条数据中。数据集应采用上述JSON格式，并根据实际情况尽可能积累数万至数十万条标注数据。希望这些解答能对您的项目有所帮助。