想加一个instruction，ModelScope项目文件自定义与扩展里没有格式？

想加一个instruction，ModelScope项目文件自定义与扩展里没有格式, 数据格式可以为{"conversations": [{"from": "system", "value": "00000"}, {"from": "user", "value": "11111"}, {"from": "assistant", "value": "22222"}]}吗？

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小小爱吃香菜 2024-01-16 19:42:43 75 版权

阿里云 AI 助理回答

在ModelScope项目中，如果需要自定义与扩展数据格式以添加一个instruction字段，理论上是可以支持您提到的这种数据格式的。以下是对您问题的详细解答：

数据格式分析

您提到的数据格式如下：

{
  "conversations": [
    {"from": "system", "value": "00000"},
    {"from": "user", "value": "11111"},
    {"from": "assistant", "value": "22222"}
  ]
}

格式特点

结构清晰：该格式通过conversations字段组织对话内容，每条对话包含from和value两个子字段。
- from表示对话来源（如system、user或assistant）。
- value表示具体的对话内容。
灵活性高：此格式可以轻松扩展为多轮对话场景，适合用于训练或推理时的上下文管理。

是否符合ModelScope要求

根据知识库中的相关资料，ModelScope对数据格式的要求通常是JSON格式，并且需要能够明确表达输入输出的语义。例如，在指令数据准备中，推荐的格式是：

[
  {
    "instruction": "在2008年金融危机期间，各国政府采取了哪些主要措施来稳定金融市场？"
  }
]

虽然上述示例仅包含instruction字段，但ModelScope并未严格限制数据格式，而是允许用户根据具体任务需求进行自定义扩展。

因此，您提出的{"conversations": [...]}格式是可行的，只要它能够满足以下条件： 1. 语义明确：每条对话的来源和内容清晰可辨。 2. 任务适配：格式需与模型的任务类型（如对话生成、指令微调等）相匹配。 3. 一致性：在整个数据集中保持统一的格式。

如何验证数据格式的兼容性

为了确保您的自定义数据格式能够被ModelScope正确解析和使用，建议按照以下步骤进行验证：

1. 检查模型文档

在ModelScope中部署模型时，通常会提供详细的输入输出格式说明。请确认目标模型是否支持类似conversations的多轮对话格式。如果官方文档未提及，可以通过在线调试功能测试。

2. 使用在线调试功能

在模型服务页面，单击在线调试按钮，尝试构造请求数据并发送请求。例如：

{
  "conversations": [
    {"from": "system", "value": "You are a helpful assistant."},
    {"from": "user", "value": "What is the capital of Zhejiang?"},
    {"from": "assistant", "value": "The capital of Zhejiang is Hangzhou."}
  ]
}

观察返回结果是否符合预期。如果模型能够正确解析并生成响应，则说明该格式兼容。

3. 调整格式（如有必要）

如果模型无法直接支持conversations格式，可以考虑将其转换为目标模型所需的格式。例如，将conversations字段映射为prompt和history字段：

{
  "prompt": "What is the capital of Zhejiang?",
  "history": [
    ["You are a helpful assistant.", ""],
    ["What is the capital of Zhejiang?", "The capital of Zhejiang is Hangzhou."]
  ]
}