在使用gpt3 3.7B进行 输入输出的训练问题

要将自己的本地数据导入到Modelscope中，您可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：将您的本地数据整理成与Modelscope所需格式相匹配的数据。

2. 创建数据集对象：使用Modelscope提供的数据集类（如MsDataset）创建一个数据集对象，并指定数据集的名称。

3. 加载数据：调用load()方法来加载您的数据集。在load()方法中，您需要提供数据的文件路径或目录路径，以及其他可能需要的参数。

对于具体的文件目录和文件格式，您可以参考Modelscope官方文档或示例代码中有关数据格式的说明。一般来说，通常需要将数据组织成符合特定格式（如JSON、CSV等）的文件，并根据数据集的要求设置文件名和后缀。
=

准备数据集：将您的数据集整理成可以被模型读取的格式。对于文本数据，可以将其保存为文本文件，每行一个样本，然后使用相应的数据加载器读取数据。您也可以使用其他格式，例如CSV、JSON等，只需根据相应的数据加载器进行调整。

使用相应的数据加载器读取数据：在使用自己的数据集进行训练时，需要使用相应的数据加载器来读取数据。您可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架提供的数据加载器，也可以自己编写数据加载器，将数据加载到模型中进行训练。

将数据输入模型进行训练：使用相应的训练脚本将数据输入模型进行训练。您可以参考官方提供的训练脚本，将其修改为适合您的数据集的形式，然后运行训练脚本进行训练。

如果把我数据这样整理
train_dataset = {
'src_txt':src_list,
'tgt_txt':tgt_list
}
train_dataset = MsDataset(Dataset.from_dict(train_dataset))
src_txt 大概是 [‘问题1’，'问题2']
tgt_txt 大概是 ['回答1', '回答2']
这样可以吗？模型会自动进行输入输出式 的训练嘛？