modelscope微调训练的时候，如果不指定--dataset，是怎么混合的呢？

在使用ModelScope进行微调训练时，--dataset 和 --custom_train_dataset_path 是用于指定训练数据集的两个重要参数。它们的作用以及 train_dataset_mix_ratio 的行为如下：

1. 指定 --dataset 和 --custom_train_dataset_path 的情况

当同时指定了 --dataset 和 --custom_train_dataset_path 参数时： - --dataset 指定的是预定义的标准数据集（例如 Hugging Face 或 ModelScope 提供的公开数据集）。 - --custom_train_dataset_path 指定的是用户自定义的数据集路径。

在这种情况下，train_dataset_mix_ratio 参数会控制这两个数据集的混合比例。具体来说： - train_dataset_mix_ratio 是一个浮点数，表示标准数据集和自定义数据集的混合权重。 - 假设 train_dataset_mix_ratio = 0.7，则表示 70% 的数据来自 --dataset 指定的标准数据集，30% 的数据来自 --custom_train_dataset_path 指定的自定义数据集。

注意：如果未显式设置 train_dataset_mix_ratio，默认值通常为 1.0，即完全使用 --dataset 数据集，而不混合自定义数据集。

2. 未指定 --dataset 的情况

如果未指定 --dataset 参数，而仅指定了 --custom_train_dataset_path，则训练数据将完全来源于用户自定义的数据集。此时： - train_dataset_mix_ratio 参数无效，因为不存在标准数据集与自定义数据集的混合。 - 训练过程将直接使用 --custom_train_dataset_path 指定的数据集作为唯一的训练数据来源。

3. 总结行为逻辑

• 同时指定 --dataset 和 --custom_train_dataset_path：train_dataset_mix_ratio 决定两者的混合比例。
• 仅指定 --custom_train_dataset_path：训练数据完全来自自定义数据集，train_dataset_mix_ratio 不起作用。
• 仅指定 --dataset：训练数据完全来自标准数据集，train_dataset_mix_ratio 同样不起作用。

4. 重要提醒

• 数据格式一致性：无论是标准数据集还是自定义数据集，确保数据格式符合模型的要求（如 JSONL 格式或特定的 ChatML 格式）。
• 资源限制：上传的自定义数据集文件需满足单个文件大小不超过 300MB，总存储空间不超过 5GB 的限制。
• 混合比例调试：建议根据任务需求调整 train_dataset_mix_ratio，以平衡标准数据集和自定义数据集的贡献。

通过以上配置，您可以灵活地结合标准数据集和自定义数据集进行微调训练，从而提升模型在特定任务上的表现能力。