将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务

要将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务，构造高质量的训练数据至关重要。以下是如何构造训练数据的详细步骤：

1. 数据收集：

• 多样性： 收集多种类型的文本，包括小说、新闻、论文、博客等，以确保模型能够适应不同的写作风格和主题。
• 版权问题： 确保所使用的数据没有版权限制，或者获得了必要的使用权限。

2. 数据预处理：

• 文本清洗： 去除噪音，如HTML标签、特殊字符和乱码。
• 分段处理： 将长文本分成合理长度的段落，便于模型训练。

3. 构建训练样本：

• 输入-输出对： 对于每个文本段落，截取前面的部分作为输入（prompt），后面的部分作为目标输出（continuation）。
  • 示例： 给定一段500字的文本，可以取前400字作为输入，后100字作为目标输出。
• 滑动窗口： 使用滑动窗口方法遍历文本，以生成更多的输入-输出对。
  • 示例： 每次向前滑动50个字，生成新的输入-输出对。

4. 数据格式化：

• 统一格式： 将输入和输出对格式化为统一的结构，便于模型读取。
  • 示例： 使用JSON、CSV或其他格式。
• 标记化： 根据模型的要求，将文本转换为对应的标记或编码。

5. 数据过滤：

• 质量检查： 移除不完整或不连贯的样本。
• 内容审查： 确保数据中不包含不适当或敏感的信息。

6. 数据平衡：

• 主题平衡： 确保不同主题的文本在数据集中均衡分布。
• 长度平衡： 确保输入和输出的长度有一定的多样性。

7. 数据增强（可选）：

• 同义替换： 使用同义词替换部分词语，增加数据多样性。
• 句子重组： 打乱句子顺序（在合理范围内）以生成新的样本。

8. 验证集和测试集划分：

• 数据划分： 将数据集分为训练集、验证集和测试集，一般按照8:1:1的比例。
• 确保无泄漏： 确保同一来源的相似文本不会同时出现在多个数据集中。

9. 注意事项：

• 数据量： 大型模型通常需要大量的数据进行微调，确保数据集足够大。
• 合法性： 遵守数据使用的法律法规和道德规范。

10. 示例代码（Python伪代码）：

# 假设我们有一个文本文件列表
texts = load_texts()

training_data = []
window_size = 400  # 输入长度
output_size = 100  # 输出长度
step_size = 50     # 滑动窗口步长

for text in texts:
    for i in range(0, len(text) - window_size - output_size, step_size):
        input_text = text[i:i+window_size]
        output_text = text[i+window_size:i+window_size+output_size]
        training_data.append({'input': input_text, 'output': output_text})

# 保存为JSON或其他格式
save_training_data(training_data)

通过以上步骤，您可以构造用于文本续写任务的高质量训练数据，为大型语言模型的微调打下坚实基础。