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EmoLLM 微调数据生成教程

一、目标与背景

为了使我们的心理大模型有更好的表达效果，我们必须要有高质量的数据集。为了达到这一目标，我们决定利用四种强大的中文大模型：文心一言、通义千问、讯飞星火 和 智谱GLM 来生成对话数据。此外，我们还将增强数据集的认知深度，通过加入少量自我认知数据集来提高模型的泛化能力。

二、数据集生成方法

  1. 模型选择与数据准备

    选择文心一言、通义千问、讯飞星火和智谱GLM这四种大语言模型，获取调用相应接口的API，并准备用于生成对话数据。

  2. 单轮与多轮对话数据生成

    利用这四种模型，我们生成了10000条单轮和多轮对话数据。在这一过程中，我们确保了数据的多样性、复杂性和有效性。

    因为心理活动往往是复杂的，为了保证数据的多样性。我们选择了16 * 28 共 448个场景进行数据集生成，具体场景名称请参考config.yml中的 emotions_list 和 areas_of_life两个参数的配置。

  3. 自我认知数据集的加入

    为了增强模型的认知能力，我们特意加入了一部分自我认知数据集。这些数据集有助于模型更好地理解上下文，提高对话的自然度和连贯性。

三、实践步骤

1. 初始化

  • 安装所需的软件和库

    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  • 准备输入数据和配置参数

    可参见 config.yml均有注释

2. 模型选择与配置

  • 根据需求选择适合的模型 为了使大家都能够玩上大模型，我们选用InterLLM2-7B作为我们的基线模型（消费级显卡也可部署微调的哦）
  • 对模型进行必要的配置和调整 根据我们的数据集以及配置策略，使用XTuner进行微调

3. 数据生成

三种改进前的数据生成方法

  • 使用通义千问大模型进行数据生成
  # 终端运行
  bash run_qwen.bash
  • 使用百度文心大模型进行数据生成
  # 终端运行
  python ernie_gen_data.py
  • 使用讯飞星火大模型进行数据生成
  # 终端运行
  python ./xinghuo/gen_data.py

改进的两种数据生成方法

采用改进的数据生成方法生成多轮对话时，首先需要定义ai_tool变量，该变量表示LLM模型的名称（qwen或zhipuai）。根据ai_tool变量的值，创建一个{ai_tool}文件夹。

然后，遍历所有的area值，接着根据不同的emotion值生成多轮对话。生成的对话会每隔save_interval次迭代写入到./{ai_tool}/{area}/{emotion}.jsonl文件中。这个过程会重复执行total_num_each_emo_area次。

  • 使用改进的通义千问大模型数据生成方法
   # 或者不使用bash，直接运行
  python qwen_gen_data_NoBash.py
  • 使用改进的智谱GLM大模型数据生成方法
  # 终端运行
  python zhipuai_gen_data.py

4. 自我认知数据集的整合

  • 自我认知数据集需要按照格式手动生成，如下格式即可

    [
    {
        "conversation": [
            {
                "input": "请介绍一下你自己",
                "output": "我是大佬的emo小助手，可以帮助你解决心理上的问题哦"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "input": "请做一下自我介绍",
                "output": "我是大佬的emo小助手，可以帮助你解决心理上的问题哦"
            }
        ]
    }
]

5. 数据集整合

Case 1: 使用python ernie_gen_data.py、bash run_qwen.bash或者python ./xinghuo/gen_data.py

  • 首先使用check.py进行数据检查。在进行数据集整合之前，我们要检查生成的数据是否存在格式错误，类型不符合等情况。
  • 然后使用merge_json.py将所有的json（或者使用merge_jsonl.py将所有的jsonl）文件整合为一个总的json文件。

Case 2: 使用改进的生成保存方法：python qwen_gen_data_NoBash.py或者python zhipuai_gen_data.py

在这种情况下，我们需要在使用两种改进的生成方法生成多轮对话后，将{data_ai}文件夹下所有{area}子文件夹中的所有{emotion}.jsonl文件合并为{data_ai}_final_merge.json文件。

  • 由于采用了改进的数据生成方法和不同的存储生成对话结构，因此我们可以免除对数据集的检查。
  • 然后使用merge_jsonl_r.py将qwen或者zhipuai定义为data_ai变量，并将其文件夹下所有领域（area）下所有的jsonl文件整合为一个总的json文件并取名为{area}_merge.json,最终在{data_ai}文件夹下生成{data_ai}_final_merge.json。
  • 然后我们可以手动合成qwen_final_merge.json和zhipuai_final_merge.json为qwen_zhipuai_final_merge.json文件了， 注意合并后的json文件夹中，最外面只有一对[]，中间是{}包裹的多轮对话。

6. 评估与优化

  • 使用适当的评估指标对生成的数据集进行评估
  • 根据评估结果进行必要的优化和调整

7. 测试与部署

  • 使用独立测试集对训练好的模型进行评估
  • 根据测试结果进行必要的调整和优化
  • 将最终的模型部署到实际应用中