2025秋招NLP算法面试真题(十八)-大模型训练数据格式常见问题

目录：

1. SFT（有监督微调）的数据集格式
2. RM（奖励模型）的数据格式
3. PPO（强化学习）的数据格式
4. 找数据集哪里找
5. 微调需要多少条数据
6. 有哪些大模型的训练集
7. 进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好

1.SFT（有监督微调）的数据集格式？

对于大语言模型的训练中，SFT（Supervised Fine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：

1. 输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。
2. 标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编码或整数编码来表示标签。
3. 数据集划分：数据集通常需要划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型的最终性能。
4. 数据集格式：数据集可以以文本文件（如CSV、JSON等）或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的标签。可以使用表格形式存储数据&#