【SPACE-T表格问答预训练模型-中文-通用领域-base】的训练数据数据集如何生成

要使用您自己的数据集在阿里云平台上训练模型，并确保数据格式符合要求，您可以遵循以下步骤来生成训练集所需格式的数据：

1. 数据收集

• 来源选择：从用户聊天记录、FAQ文档和客户服务邮件中收集信息。这些来源能提供丰富的问答对样例。
• 示例构建：每条数据应包含一个用户查询（Prompt）和对应的正确回答（Completion），例如：

  客户：你们的退货政策是什么？
  客服：我们的退货政策是在购买30天内可以无条件退货。
  

2. 数据整理

• 结构化数据：将收集到的问答对整理成结构化的表格或JSON格式，便于上传至阿里云百炼平台。例如：

  {
  "prompt": "你们的退货政策是什么？",
  "completion": "我们的退货政策是在购买30天内可以无条件退货。"
  }
  

3. 数据上传至阿里云百炼

1. 登录控制台：进入阿里云百炼控制台，导航至“数据应用” > “模型数据”。
2. 创建数据集：点击“新增数据集”，选择类型为“训练集”，命名并描述数据集，然后上传您的数据文件。
3. 发布数据集：上传完成后，务必点击“发布”，使数据可用于后续的模型调优。

4. 数据清洗与增强（可选）

• 在“数据处理”模块，您可以根据需要进行数据清洗，如去除重复项、填补缺失值等。
• 通过“数据增强”功能，基于现有数据生成更多样化的样本，以提升模型泛化能力。

注意事项

• 格式兼容性：确保数据格式与平台要求一致，支持的格式包括但不限于jsonl、xls、xlsx等。
• 质量控制：数据质量直接影响模型性能，定期检查数据的准确性和相关性。
• 迭代优化：数据准备是一个动态过程，根据模型训练反馈持续调整和丰富数据集。

通过上述步骤，您可以成功地生成并上传符合训练集要求格式的数据，进而利用阿里云平台的资源进行模型训练。