EmoLLM 微调数据生成教程

一、目标与背景

为了使我们的心理大模型有更好的表达效果，我们必须要有高质量的数据集。为了达到这一目标，我们决定利用四种强大的中文大模型：文心一言、通义千问、讯飞星火和智谱GLM 来生成对话数据。此外，我们还将增强数据集的认知深度，通过加入少量自我认知数据集来提高模型的泛化能力。

二、数据集生成方法

模型选择与数据准备

选择文心一言、通义千问、讯飞星火和智谱GLM这四种大语言模型，获取调用相应接口的API，并准备用于生成对话数据。
单轮与多轮对话数据生成

利用这四种模型，我们生成了10000条单轮和多轮对话数据。在这一过程中，我们确保了数据的多样性、复杂性和有效性。

因为心理活动往往是复杂的，为了保证数据的多样性。我们选择了16 * 28 共 448个场景进行数据集生成，具体场景名称请参考config.yml中的 emotions_list 和 areas_of_life两个参数的配置。
自我认知数据集的加入

为了增强模型的认知能力，我们特意加入了一部分自我认知数据集。这些数据集有助于模型更好地理解上下文，提高对话的自然度和连贯性。

三、实践步骤

初始化

安装所需的软件和库

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

准备输入数据和配置参数

可参见 config.yml均有注释

模型选择与配置

根据需求选择适合的模型为了使大家都能够玩上大模型，我们选用InterLLM2-7B作为我们的基线模型（消费级显卡也可部署微调的哦）
对模型进行必要的配置和调整根据我们的数据集以及配置策略，使用XTuner进行微调

数据生成

使用通义千问大模型进行数据生成
```
# 终端运行
bash run_qwen.bash
```
使用百度文心大模型进行数据生成
```
# 终端运行
python ernie_gen_data.py
```

使用智谱GLM大模型进行数据生成

# 终端运行
python zhipuai_gen_data.py

使用讯飞星火大模型进行数据生成

# 终端运行
python ./xinghuo/gen_data.py

自我认知数据集的整合

自我认知数据集需要按照格式手动生成，如下格式即可

[
    {
        "conversation": [
            {
                "input": "请介绍一下你自己",
                "output": "我是大佬的emo小助手，可以帮助你解决心理上的问题哦"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "input": "请做一下自我介绍",
                "output": "我是大佬的emo小助手，可以帮助你解决心理上的问题哦"
            }
        ]
    }
]

数据集整合

在进行数据集整合之前，我们要检查生成的数据是否存在格式错误，类型不符合等情况。我们需要check.py进行检查数据。最后再使用merge_json.py将所有的json整合为一个总的json文件。
评估与优化

使用适当的评估指标对生成的数据集进行评估
根据评估结果进行必要的优化和调整

测试与部署

使用独立测试集对训练好的模型进行评估
根据测试结果进行必要的调整和优化
将最终的模型部署到实际应用中

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