摘要：领域模型微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 的核心在于使用高质量的指令数据来引导模型学习特定领域的知识和技能。 指令和数据输入格式的设计直接影响着模型能否有效学习，以及最终的微调效果。 总的来说，SFT 的数据格式需要围绕“指令
领域模型微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 的核心在于使用高质量的指令数据来引导模型学习特定领域的知识和技能。 指令和数据输入格式的设计直接影响着模型能否有效学习，以及最终的微调效果。 总的来说，SFT 的数据格式需要围绕 “指令 (Instruction) - 输入 (Input) - 输出 (Output)” 三元组来构建，并根据你的具体任务和模型类型进行调整。
一、 核心数据格式：Instruction - Input - Output 三元组
SFT 的数据通常组织成以下三元组形式：
Instruction (指令): 清晰明确地描述你希望模型执行的任务或达成的目标。 指令是引导模型行为的关键。Input (输入，可选): 为完成指令提供必要的上下文信息或输入数据。 并非所有指令都需要输入，例如，有些指令是开放式的生成任务。Output (输出): 对应于给定指令和输入，模型应该生成的期望输出或正确答案。 输出是模型学习的目标。例如：
json复制代码[{"instruction": "总结以下医学论文的要点，重点关注疾病诊断和治疗方法。","input": "论文内容：[...医学论文文本...]","output": "该论文主要探讨了[疾病名称]的诊断和治疗方法。诊断方面，研究人员提出了[诊断方法]，并验证了其有效性。治疗方面，论文重点介绍了[治疗方法]，并指出其在[特定患者群体]中的应用前景。"},{"instruction": "根据以下法律条文，解释 '不可抗力' 的法律定义。","input": "法律条文：[...法律条文文本...]","output": "'不可抗力' 在法律上指的是不能预见、不能避免且不能克服的客观情况，例如地震、海啸、战争等。这些情况的发生使得合同义务的履行变得不可能或不现实。"},{"instruction": "为以下金融产品撰写一段吸引人的广告文案。","input": "金融产品：[...金融产品描述...]","output": "还在为资金贬值而焦虑？[金融产品名称]为您提供稳健的投资方案！低风险，高回报，让您的财富稳步增长。立即了解，开启您的财富增值之旅！"}]二、 Instruction (指令) 的设计要求：
指令的设计至关重要，直接影响模型能否理解你的意图并生成期望的输出。 好的指令应该具备以下特点：
清晰明确 (Clear and Concise):指令应该 简洁明了，避免歧义和含糊不清。使用 明确的动词 和 具体的任务描述，让模型知道你需要它做什么。例如，使用 “总结…”, “解释…”, “撰写…”, “翻译…”, “生成…”, “分类…” 等动词。具体化 (Specific):指令应该 尽可能具体，明确任务的范围、目标、约束条件等。例如，与其说 “总结文章”，不如说 “总结以下医学论文的要点，重点关注疾病诊断和治疗方法”。如果有特定的 格式要求、风格要求、长度限制 等，也应该在指令中明确指出。多样化 (Diverse):指令应该 覆盖各种任务类型和表达方式，避免模型只学会处理特定类型的指令。可以尝试使用 不同的句式、词汇、语气 来表达相同的任务意图。例如，对于 “总结文章” 这个任务，可以有多种指令表达：“请总结这篇文章的主要内容。”“这篇文章的核心观点是什么？请用简洁的语言概括。”“Summarize the following article in a concise manner.”任务导向 (Task-Oriented):指令应该 聚焦于具体的任务，而不是过于抽象或空泛的要求。例如，与其说 “请展现你的语言能力”，不如说 “请将这段英文翻译成中文”。与领域相关 (Domain-Relevant):对于领域模型微调，指令应该 紧密围绕目标领域。使用 领域内的专业术语和表达方式，让模型更好地理解领域知识和任务。例如，在医学领域，可以使用 “疾病诊断”, “治疗方案”, “临床症状”, “药物剂量” 等术语。避免偏见和歧视 (Avoid Bias and Discrimination):指令的设计应该 避免引入或强化偏见和歧视。确保指令的 公平性、客观性、和包容性。三、 Input (输入) 的数据格式和要求：
Input 部分提供完成指令所需的上下文信息或数据。 Input 的格式和内容取决于具体的任务类型：
文本输入 (Text Input):最常见的输入类型，例如：文档内容: 用于摘要、问答、信息抽取等任务。对话历史: 用于多轮对话任务。代码片段: 用于代码解释、代码生成任务。产品描述: 用于广告文案生成、产品评论生成任务。法律条文、医学论文、金融报告等领域文本: 用于领域知识相关的任务。结构化数据输入 (Structured Data Input):例如 JSON, CSV, 表格数据等。可以用于数据分析、数据生成、知识图谱相关的任务。需要在指令中明确说明如何使用结构化数据。多模态输入 (Multimodal Input):例如图像、音频、视频等 (如果你的模型支持多模态输入)。需要在指令中明确说明如何处理多模态输入。Input 的要求：
相关性 (Relevance): Input 必须与指令和任务 高度相关，提供完成任务所需的必要信息。质量 (Quality): Input 数据的质量也很重要，例如文本输入的 准确性、完整性、清晰度 等。格式一致性 (Format Consistency): 如果需要处理多种类型的 Input，需要确保 Input 格式的 一致性，方便模型处理。四、 Output (输出) 的数据格式和要求：
Output 部分是模型应该生成的期望输出或正确答案。 Output 的格式和内容也取决于具体的任务类型：
文本输出 (Text Output):最常见的输出类型，例如：摘要文本: 对于摘要任务。答案文本: 对于问答任务。翻译文本: 对于翻译任务。代码片段: 对于代码生成任务。对话回复: 对于对话任务。广告文案、产品评论、领域报告等: 对于生成式任务。结构化数据输出 (Structured Data Output):例如 JSON, CSV, 表格数据等。可以用于数据分析结果、知识图谱三元组、分类标签等。需要在指令中明确说明输出的结构化格式。多模态输出 (Multimodal Output):例如图像、音频、视频等 (如果你的模型支持多模态输出)。需要在指令中明确说明输出的多模态格式。Output 的要求：
高质量 (High Quality): Output 应该是 准确、流畅、自然、信息丰富、符合指令要求 的。相关性 (Relevance): Output 必须 紧密围绕指令和 Input，完整地回答问题或完成任务。格式一致性 (Format Consistency): 如果需要生成多种类型的 Output，需要确保 Output 格式的 一致性，方便评估和使用。领域专业性 (Domain Expertise): 对于领域模型，Output 应该体现 领域专业知识和术语，符合领域规范。JSON (JavaScript Object Notation):最推荐的格式，结构化清晰，易于解析和处理。可以使用 JSON List 格式，每个元素为一个包含 “instruction”, “input” (可选), “output” 字段的 JSON 对象。示例见上文。CSV (Comma Separated Values):简单易用，适合表格数据。可以使用 CSV 文件，列名分别为 “instruction”, “input” (可选), “output”。Text 文件 (文本文件):最简单的格式，每行一个数据样本。可以自定义文本格式，例如每行使用特殊分隔符 (例如 ) 分隔 instruction, input, output。格式相对不够结构化，解析和处理可能稍复杂。选择哪种格式取决于你的数据量、数据复杂度、以及使用的训练框架和工具的兼容性。 JSON 格式通常是最灵活和通用的选择。
六、 领域模型微调的特殊考虑：
总结：
领域模型微调的指令和数据输入格式，核心是围绕 Instruction - Input - Output 三元组 构建高质量的指令数据。 指令设计要清晰明确、具体化、多样化、任务导向、领域相关。 Input 和 Output 的格式和内容取决于具体任务类型，但都需要保证相关性、质量和格式一致性。 选择合适的 JSON, CSV 或 Text 文件格式来存储数据。 在领域模型微调中，更要注重领域术语和知识的融入，以及领域数据的质量和权威性。 通过不断迭代优化数据格式和内容，才能构建出高效的 SFT 数据集，并微调出性能优异的领域模型。
来源：小雨科技频道