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使用Llama 3.1创建合成数据集以调优你的大型语言模型
在数据驱动的人工智能领域，数据是核心资产。开发高质量数据集既复杂又昂贵，因此很多实验室和开发者选择使用合成数据集。本文将介绍如何利用大型语言模型Llama 3.1 405B创建合成数据集，并展示整个过程的关键步骤，从数据生成到数据集上传。
Llama 3.1 405B的特点与应用
模型特点
Llama 3.1 405B是Meta最新推出的语言模型家族中的一员，不仅体现在其巨大的规模，还在于其推理能力的显著提升。与之前的8B和70B版本相比，405B模型在各项基准测试中表现出色，已接近一些最佳闭源模型的表现。
应用场景
该模型特别适合用于合成数据生成，如检索增强生成(RAG)和监督微调(SFT)等复杂工作流。由于其能力强大，Llama 3.1可以在多种实际应用中发挥重要作用，例如在自然语言处理任务中生成用户指令和响应对。
数据集构建步骤
设置API密钥
为了使用Nvidia的API远程访问Llama 3.1 405B模型，开发者需要获取其API密钥。通过Nvidia NIM平台，申请免费信用额度，然后将API密钥设置在代码中：
client = OpenAI(base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"]
)
MODEL = "meta/llama-3.1-405b-instruct"
生成子主题
在构建数据集时，涵盖各种场景是至关重要的。为此，可以定义子主题，允许Llama 3.1生成多个指令/响应对。以下代码展示了如何生成五个与Git相关的子主题：
n_subtopics = 5
TOPIC_GENERATION_PROMPT_TEMPLATE = "请根据Git主题生成{n_subtopics}个子主题。"
生成指令
针对每个子主题，生成对应的用户指令是关键步骤。虽然目标是一百条指令，但生成的最终数量往往会有所减少。这是实际操作中的常见情况，尤其是在请求大型模型生成时。
INSTRUCTION_PROMPT_TEMPLATE = "对于子主题{sub_topic}生成{n_instructions}条指令。"
生成响应
对于每条指令，接下来需要生成相关的响应。为了确保响应的质量，生成时需要关注其信息量、简洁性和相关性。
RESPONSE_PROMPT_TEMPLATE = "针对指令生成相关响应。指令是: {instruction}"
响应过滤
使用Nemotron 4
尽管生成了各种指令和响应，不是每一个都能满足质量标准。为此，利用Nvidia的Nemotron 4模型来评估并筛选低质量响应。Nemotron 4提供的评估标准涵盖了帮助程度、正确性、连贯性等多个维度。
helpfulness_THRESHOLD = 3
verbosity_THRESHOLD = 2.5
synthetic_data = [data for i, data in enumerate(synthetic_data) if not (score_list[i]["helpfulness"] < helpfulness_THRESHOLD or score_list[i]["verbosity"] > verbosity_THRESHOLD)]
数据集推送
HuggingFace登录与数据上传
生成并过滤后的合成数据集，最后一步是将其推送至HuggingFace平台以方便后续使用。首先需要登录HuggingFace，并提供API令牌进行身份验证。
from huggingface_hub import login
login()
完成登录后，通过以下代码将数据集上传至HuggingFace：
with open(f'synthetic_data_filtered.jsonl', 'r') as f:data = [json.loads(line) for line in f]
dataset = Dataset.from_list(data)
dataset_dict = DatasetDict({"train": dataset})
dataset_dict.push_to_hub("your_huggingface_username/git-prompt-dataset")
结论
通过以上步骤，我们成功利用Llama 3.1 405B创建了一个合成数据集，并借助Nemotron 4模型过滤并优化了数据质量，最后将数据集上传至HuggingFace。这一过程展示了合成数据集构建的各个环节，为需要进行指令微调的大型语言模型开发者提供了实用的指导。