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在数据驱动的人工智能领域#xff0c;数据是核心资产。开发高质量数据集既复杂又昂贵#xff0c;因此很多实验室和开发者选择使用合成数据集。本文将介绍如何利用大型语言模型Llama 3.1 405B创建合成数据集#xff0c;并…使用Llama 3.1创建合成数据集以调优你的大型语言模型
在数据驱动的人工智能领域数据是核心资产。开发高质量数据集既复杂又昂贵因此很多实验室和开发者选择使用合成数据集。本文将介绍如何利用大型语言模型Llama 3.1 405B创建合成数据集并展示整个过程的关键步骤从数据生成到数据集上传。
Llama 3.1 405B的特点与应用
模型特点
Llama 3.1 405B是Meta最新推出的语言模型家族中的一员不仅体现在其巨大的规模还在于其推理能力的显著提升。与之前的8B和70B版本相比405B模型在各项基准测试中表现出色已接近一些最佳闭源模型的表现。
应用场景
该模型特别适合用于合成数据生成如检索增强生成(RAG)和监督微调(SFT)等复杂工作流。由于其能力强大Llama 3.1可以在多种实际应用中发挥重要作用例如在自然语言处理任务中生成用户指令和响应对。
数据集构建步骤
设置API密钥
为了使用Nvidia的API远程访问Llama 3.1 405B模型开发者需要获取其API密钥。通过Nvidia NIM平台申请免费信用额度然后将API密钥设置在代码中
client OpenAI(base_urlhttps://integrate.api.nvidia.com/v1,api_keyos.environ[NVIDIA_API_KEY]
)
MODEL meta/llama-3.1-405b-instruct生成子主题
在构建数据集时涵盖各种场景是至关重要的。为此可以定义子主题允许Llama 3.1生成多个指令/响应对。以下代码展示了如何生成五个与Git相关的子主题
n_subtopics 5
TOPIC_GENERATION_PROMPT_TEMPLATE 请根据Git主题生成{n_subtopics}个子主题。生成指令
针对每个子主题生成对应的用户指令是关键步骤。虽然目标是一百条指令但生成的最终数量往往会有所减少。这是实际操作中的常见情况尤其是在请求大型模型生成时。
INSTRUCTION_PROMPT_TEMPLATE 对于子主题{sub_topic}生成{n_instructions}条指令。生成响应
对于每条指令接下来需要生成相关的响应。为了确保响应的质量生成时需要关注其信息量、简洁性和相关性。
RESPONSE_PROMPT_TEMPLATE 针对指令生成相关响应。指令是: {instruction}响应过滤
使用Nemotron 4
尽管生成了各种指令和响应不是每一个都能满足质量标准。为此利用Nvidia的Nemotron 4模型来评估并筛选低质量响应。Nemotron 4提供的评估标准涵盖了帮助程度、正确性、连贯性等多个维度。
helpfulness_THRESHOLD 3
verbosity_THRESHOLD 2.5
synthetic_data [data for i, data in enumerate(synthetic_data) if not (score_list[i][helpfulness] helpfulness_THRESHOLD or score_list[i][verbosity] verbosity_THRESHOLD)]数据集推送
HuggingFace登录与数据上传
生成并过滤后的合成数据集最后一步是将其推送至HuggingFace平台以方便后续使用。首先需要登录HuggingFace并提供API令牌进行身份验证。
from huggingface_hub import login
login()完成登录后通过以下代码将数据集上传至HuggingFace
with open(fsynthetic_data_filtered.jsonl, r) as f:data [json.loads(line) for line in f]
dataset Dataset.from_list(data)
dataset_dict DatasetDict({train: dataset})
dataset_dict.push_to_hub(your_huggingface_username/git-prompt-dataset)结论
通过以上步骤我们成功利用Llama 3.1 405B创建了一个合成数据集并借助Nemotron 4模型过滤并优化了数据质量最后将数据集上传至HuggingFace。这一过程展示了合成数据集构建的各个环节为需要进行指令微调的大型语言模型开发者提供了实用的指导。
