在ModelScope中，想了解一下Qwen-14B微调用的训练数据该如何处理？

在 ModelScope 中进行 Qwen-14B 微调时，处理训练数据的步骤通常如下所示：

1. 数据准备：首先，您需要准备用于微调 Qwen-14B 的训练数据。这些数据应该是与您的任务相关的文本语料库或数据集。确保您的训练数据集包含输入文本以及相应的目标输出（如果适用）。

2. 数据预处理：在开始微调之前，通常需要对训练数据进行预处理。这可能包括以下步骤：

   • 分词：将输入文本分割成单词或子词单元，这有助于模型理解句子结构和语义。您可以使用现有的分词工具或库来完成此操作。
   • 标记化：将分词后的文本转换为模型能够理解的标记形式，如将每个单词映射到其对应的整数编号。这可以通过创建词汇表并将单词映射到唯一的整数来实现。

3. 数据格式转换：将预处理后的数据转换为适合 Qwen-14B 模型训练的格式。通常，这涉及将文本序列转换为张量或其他模型所需的输入格式，以便于批量处理和训练。

4. 训练数据划分：根据需要，您可能需要将训练数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整超参数和监视模型性能，测试集用于评估模型的泛化能力。

5. 数据加载：在进行微调训练之前，您需要设置适当的数据加载器或数据流水线来按批次提供训练数据。这有助于高效地将数据输入到模型中，并使训练过程更加稳定。

数据预处理：对训练数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、数据增强等。
数据标注：对训练数据进行标注，标注模板包括文本标注、图像标注、音频标注等，根据实际需求选择合适的标注方式。
数据切分：将标注后的训练数据切分成训练集、验证集和测试集，通常比例为6:2:2。
数据增强：对训练集进行数据增强，包括随机裁剪、旋转、翻转、缩放等，以提高模型的泛化能力。

请参考链接：https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_14b/qlora/sft.sh————此回答整理自钉群：“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”