[space-t 表格问答模型 中文领域]该怎么构造自己的训练数据呢？

构造自己的训练数据是一个关键步骤，旨在确保模型能够学习到特定领域或任务的知识。根据提供的参考资料，以下是构建训练数据集的详细指导：

1. 确定数据需求

• 明确目标：首先明确您的模型将应用于哪个具体场景（如电商客服、金融服务等），这将直接影响数据收集的方向和内容。
• 业务场景多样化：设计数据时应覆盖该场景下的各种业务操作或对话情景，确保数据集具有专业性和多样性，避免模型偏向学习某一类特征。

2. 数据格式与结构

• 文本生成数据格式：如果任务涉及文本生成，按照Prompt和Completion的结构准备数据，即用户输入与期望输出的配对。
• 单行展开结构：每条数据由两部分组成，第一列是用户可能的输入（Prompt），第二列是模型应当生成的响应（Completion）。

3. 数据集规模与质量

• 基础要求：不同训练方法对数据量有不同的最低要求，例如CPT需要至少一千万Token的预训练数据，SFT则需上千条微调数据，DPO适合使用上百条人类偏好数据进行训练。
• 数据扩充策略：
  • 模拟生成：利用现有大模型生成特定业务相关的数据作为补充。
  • 数据清洗与增强：使用工具对原始数据进行处理，提升数据质量和多样性。
  • 多渠道获取：通过网络爬虫、社交媒体、公开数据集、合作伙伴等途径人工搜集数据。

4. 实际操作指南

• 创建数据集：在阿里云平台上，访问“模型数据”页面，点击“新增数据集”，支持从阿里云云产品中导入文件夹形式的数据。
• 注意数据存储：选择合适的数据存储类型（如OSS、NAS、CPFS），并注意OSS的使用限制，比如不支持文件追加写和覆盖写。
• 数据均衡性：确保各业务场景的数据量相对均衡，比例符合实际应用场景，以维护模型的泛化能力。

5. 特别注意事项

• 自定义镜像：若训练任务有特殊环境需求，可准备自定义镜像，并确保与所选资源兼容。
• 训练语料规范：对于特定服务（如智能语音交互），遵循特定的格式和编码要求，如UTF-8无BOM，控制行长度和字符数，正确转换数字读音等。

通过上述步骤，您可以系统地构造出既符合模型训练需求又贴合实际应用场景的高质量训练数据集。