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ShareGPTQAExtractor-mnbvc
<!-- @import "[TOC]" {cmd="toc" depthFrom=1 depthTo=6 orderedList=false} --> <!-- code_chunk_output --> <!-- /code_chunk_output -->项目需求描述
###原始数据集
- 本项目主要目的是从Trello上分享的ShareGPT语料链接中抽取中文/英文问答数据。一共5个语料:
- scryscan/multilingual-share
- anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
- Ejafa/GPT_4_with_ShareGPT
- shareAI/ShareGPT-Chinese-English-90k
- baiduzhidao-train
###标准化需求说明
- 将不同格式的原始数据集,统一处理为标准格式的jsonl文件,每行对应一对问答,包含问答文本,以及同一会话下多轮问答的唯一标识和序号,详细格式附后。
- 对于每一个问答数据,其最高层次结构如下。
{
"id":"82b2834abe2ed41a26b6b06317114f8f",
"问":"写一个超短小说",
"答":"他们相遇,又别离。岁月如梭,情感却不减。",
"来源":"ShareGPT",
"元数据":{
"create_time":"20230511 15:56:03",
"问题明细":"\"from\": \"human\"",
"回答明细":"\"from\": \"gpt\"",
"扩展字段":"{\"会话\": 1, \"多轮序号\": 1, \"解析模型\": gpt4}"
}
}
- jsonl文件中每一行的json基本KV说明
KEY | VALUE说明 |
---|---|
id | 每一对问答的唯一标识,使用json串的md5作为唯一标识id |
问 | 问的文本 |
答 | 答的文本 |
来源 | 固定为'ShareGPT' |
元数据 | 包含创建时间、问题明细、回答明细、扩展字段 |
- 元数据中每一项的KV说明
KEY | VALUE说明 |
---|---|
create_time | 问答创建时间,格式为%Y%m%d %H:%M:%S |
问题明细 | 原始语料中问的来源,例如 "from": "human" |
回答明细 | 原始语料中答的来源,例如 "from": "gpt" |
扩展字段 | 包含会话的唯一标识和本条在会话中的序号,以及解析模型 |
- 扩展字段中每一项的KV说明
KEY | VALUE说明 |
---|---|
会话 | 会话的唯一标识,例如 "会话": "yOKd88p" |
多轮序号 | 本条在会话中的序号,例如 "多轮序号": 1 |
解析模型 | 用于标识原始语料的来源,例如 "解析模型": "gpt4" |
其他。。等等 | 语料中问答相关的其他补充信息字段 |
- 注意:如果有问没答,保持答为空。如果只有答案没有问,直接丢弃答。
使用方式
环境准备
- 下载本项目
git clone ShareGPTQAExtractor-mnbvc
- 进入目录并安装依赖
cd ShareGPTQAExtractor-mnbvc
pip install -r requirements.txt
运行方式
通过以下命令将FILE文件转化并输出到以ShareGPT
为开头的结果文件中。
python sharegpt_extract.py FILE -m MODEL
以上命令将输出时间戳结果文件例子shareGPT_gpt4_2023-09-17-00-21-06.jsonl
。
模型和原始语料的对应关系如下:
MODEL | 对应原始语料 |
---|---|
multilang | scryscan/multilingual-share |
vicuna | anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered |
gpt4 | Ejafa/GPT_4_with_ShareGPT |
common_en/common_zh | shareAI/ShareGPT-Chinese-English-90k |
baiduzhidao | shareGPT的中文问答 |
代码说明
sharegpt_extract.py
入口程序schema.py
输出json模板
##文件示例
原始文件示例(以[Ejafa/GPT_4_with_ShareGPT]格式文件为例)
{
"id": "yOKd88p",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "Can you make me a Shakespearean script about a girl who has tummy troubles and can\u2019t fart not matter how hard she tries- so they think she is a witch"
},
{
"from": "gpt",
"value": "Sure, here's a Shakespearean script about a girl who c..."
},
{
"from": "human",
"value": "Can you change Mary\u2019s name to Katy"
},
{
"from": "gpt",
"value": "Certainly! Here's the revised script:\n\nAct I, Scene I\n\nEnter KATY,..."
}
]
}
结果示例
{
"id": "82b2834abe2ed41a26b6b06317114f8f",
"问": "Can you make me a Shakespearean script about a girl who has tummy troubles and can\u2019t fart not matter how hard she tries- so they think she is a witch",
"答": "Sure, here's a Shakespearean script about a girl who c...",
"来源": "ShareGPT",
"元数据": {
"create_time": "20230517 10:41:58",
"问题明细":"\"from\": \"human\"",
"回答明细":"\"from\": \"gpt\"",
"扩展字段": {
"会话": "yOKd88p",
"多轮序号": 1,
"解析模型": "gpt4"
}
}
}
{
"id": "82b2834abe2ed41a26bbbbbbbbbbbbbbbb",
"问": "Can you change Mary\u2019s name to Katy",
"答": "Certainly! Here's the revised script:\n\nAct I, Scene I\n\nEnter KATY,...",
"来源": "ShareGPT",
"元数据": {
"create_time": "20230517 10:41:58",
"问题明细":"\"from\": \"human\"",
"回答明细":"\"from\": \"gpt\"",
"扩展字段": {
"会话": "yOKd88p",
"多轮序号": 2,
"解析模型": "gpt4"
}
}
},
###补充说明
上面的格式方便查看,最终输出到文件仍然为jsonl的规范,如下:
{"id": "82b...", "问": "Can you make me a ...", "答": "Sure...", "来源": "ShareGPT", "元数据": {"create_time": "20230517 10:41:58",...}}
{"id": "82b...", "问": "Can you make me a ...", "答": "Sure...", "来源": "ShareGPT", "元数据": {"create_time": "20230517 10:41:58",...}}