请写一个python程序，将MMLU-pro数据集转换为llamafactory适用的sharegpt格式

<think>我们首先需要了解MMLU-pro数据集的格式和ShareGPT格式的要求。 根据引用内容，ShareGPT格式的数据集文件是sharegpt.json，它与alpaca.json内容相同但组织方式不同。但实际上，Alpaca格式和ShareGPT格式是两种不同的格式。 常见的Alpaca格式（例如斯坦福的Alpaca项目）通常是一个JSON文件，其中每个样本是一个字典，包含"instruction"、"input"、"output"等字段。 而ShareGPT格式（也称为Vicuna格式）通常用于多轮对话，每个样本是一个对话列表，其中包含多轮对话，每轮对话有"from"（可以是"human"或"gpt"）和"value"字段。 但是，引用中提到“两个文件内容相同”，这可能是特定于这个数据集转换的情况。实际上，在LLaMA Factory中，这两种格式可以互相转换，但它们的结构不同。 然而，用户的问题是关于MMLU-pro数据集的转换。MMLU-pro是一个多选题数据集，每个问题有多个选项和一个正确答案。 我们需要将MMLU-pro数据集转换为ShareGPT格式。ShareGPT格式通常用于对话，因此我们需要将每个多选题样本转换为对话形式。 一种常见的转换方式是将问题作为用户输入，将答案作为模型回答。例如： [ { "conversations": [ { "from": "human", "value": "问题文本" }, { "from": "gpt", "value": "正确答案选项和解释（如果有）" } ] } ] 但是，MMLU-pro数据集可能包含多个选项，我们需要将问题和选项一起作为输入，然后输出正确答案的字母（如A、B、C等）或选项内容。 具体步骤： 1. 了解MMLU-pro数据集的结构：通常，每个样本可能包含以下字段： - question: 问题文本 - choices: 选项列表，如["选项A", "选项B", ...] - answer: 正确答案的字母，如'A'，或者正确答案的文本（具体看数据集） 2. 设计转换： - 用户输入：将问题文本和选项拼接成一个字符串。例如： "问题：...\n选项：\nA. ...\nB. ...\nC. ...\nD. ..." - 模型输出：正确答案的字母（例如'A'）或者直接输出正确选项的文本（例如"选项A的内容"）。注意，为了训练模型，我们通常输出完整的答案文本，包括选项字母和内容，或者只输出内容？但是，在评估时，我们可能只需要字母。然而，在训练时，我们可以让模型生成完整的答案。 3. 由于是单选题，我们可以将每个样本转换为一个单轮对话。 4. 将转换后的数据保存为ShareGPT格式：一个JSON列表，每个元素是一个对话样本，格式如下： { "id": "样本ID（可选）", "conversations": [ {"from": "human", "value": "拼接后的问题字符串"}, {"from": "gpt", "value": "答案字符串"} ] } 5. 注意：ShareGPT格式也支持多轮对话，但这里我们只需要单轮。 6. 如果MMLU-pro数据集有多个主题（如数学、历史等），我们可以将所有主题的数据合并成一个大的JSON列表。 7. 在LLaMA Factory中使用时，我们需要指定数据格式为"sharegpt"，并指向这个json文件。 示例转换： 假设原始数据样本： { "question": "What is the capital of France?", "choices": ["London", "Paris", "Berlin", "Madrid"], "answer": "B" } 转换后： { "id": "example_1", "conversations": [ { "from": "human", "value": "What is the capital of France?\nA. London\nB. Paris\nC. Berlin\nD. Madrid" }, { "from": "gpt", "value": "B" } ] } 或者，如果我们希望输出更完整，可以输出"B. Paris"，这样模型生成的内容更丰富。 但是注意，在评估时，我们可能只需要字母，但训练时生成完整的答案也可以。具体可以根据需要调整。 8. 代码实现：我们可以使用Python脚本来完成转换。 假设MMLU-pro数据集是JSON格式，每行一个样本，或者是一个大的JSON数组。这里假设是一个大的JSON数组。 转换脚本示例： ```python import json # 加载原始数据 with open('mmlu_pro.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 假设数据是一个列表 # 转换函数 def convert_to_sharegpt(sample): # 构建问题字符串 question = sample['question'] choices = sample['choices'] # 假设选项用字母A、B、C...表示 options = [] for i, choice in enumerate(choices): option_letter = chr(65 + i) # 65是'A'的ASCII码 options.append(f"{option_letter}. {choice}") options_str = "\n".join(options) full_question = f"{question}\n{options_str}" # 获取答案，假设答案字段是'answer'，存储的是字母（如'B'） # 注意：如果答案存储的是索引，则需转换 # 如果答案直接是字母，则直接使用 answer_letter = sample['answer'].strip().upper() # 我们可以只输出字母，也可以输出选项内容。这里我们输出字母和内容，以便更清晰。 # 找到答案对应的内容 # 注意：答案字母可能对应多个字符？这里假设是单个字母 if len(answer_letter) == 1: idx = ord(answer_letter) - 65 if idx < len(choices): answer_text = f"{answer_letter}. {choices[idx]}" else: answer_text = answer_letter # 如果索引超出，则只输出字母 else: # 如果答案不是单个字母，则直接使用答案文本（可能是选项内容） answer_text = sample['answer'] # 构建对话 conversation = [ {"from": "human", "value": full_question}, {"from": "gpt", "value": answer_text} ] return { "id": sample.get("id", None), # 如果原始数据有id则使用，否则可以生成 "conversations": conversation } # 转换所有样本 converted_data = [convert_to_sharegpt(sample) for sample in data] # 保存为ShareGPT格式 with open('mmlu_pro_sharegpt.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(converted_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) ``` 9. 注意：如果原始数据没有id，我们可以自己生成一个（如使用索引）。另外，确保答案的字母是大写，并与选项的字母匹配。 10. 如果MMLU-pro数据集是其他格式（如CSV），则需要先读取为Python对象，再进行转换。 11. 转换完成后，在LLaMA Factory中，我们可以使用这个json文件作为数据集，并选择格式为"sharegpt"。 12. 另外，引用中提到LLaMA Factory还需要一个数据集配置文件（dataset_info.json）。我们需要在配置文件中添加这个新数据集的配置。 在dataset_info.json中，添加一个对象，例如： "mmlu_pro_sharegpt": { "file_name": "mmlu_pro_sharegpt.json", "columns": { "messages": "conversations" }, "format": "sharegpt" # 指定格式 } 然后，在LLaMA Factory的配置中就可以使用这个数据集了。 总结：转换的关键是将每个多选题样本构建成一个单轮对话，其中用户输入是问题+选项，模型输出是答案（字母或带字母的选项内容）。 注意：实际答案格式可以根据需要调整，例如只输出字母（A、B、C等）还是输出完整的选项文本。在训练时，如果希望模型输出更自然，可以输出完整文本，但评估时可能需要解析字母。 以上方案假设MMLU-pro数据集是标准的多选题格式。如果实际数据集结构不同，请根据实际情况调整。 由于用户没有提供MMLU-pro数据集的具体结构，以上为通用转换方法。 相关问题： 1. MMLU-pro数据集的具体结构是什么？ 2. 在LLaMA Factory中使用ShareGPT格式数据集时，如何配置dataset_info.json？ 3. 除了ShareGPT格式，LLaMA Factory还支持哪些数据格式？ 4. 如何验证转换后的数据集格式正确？ 5. 在微调时，如何处理多选题数据集才能让模型学会推理过程？</think>要将MMLU-pro数据集转换为适用于LLaMA Factory的ShareGPT格式，请遵循以下步骤： ### 转换步骤 1. **理解原始格式** MMLU-pro数据集通常包含多选题，每项包含： - `question`：问题文本 - `choices`：选项列表（如 `["A. 选项1", "B. 选项2", ...]`） - `answer`：正确答案（如 `"B"`） 2. **构建ShareGPT格式** ShareGPT格式要求每个样本为对话结构： ```json [ { "conversations": [ {"from": "human", "value": "用户问题"}, {"from": "gpt", "value": "模型回答"} ] } ] ``` 将每个多选题转换为单轮对话： - **用户输入**：拼接问题 + 选项（如 `"问题内容？\nA. 选项1\nB. 选项2..."`） - **模型回答**：正确答案字母（如 `"B"`）或完整答案文本（如 `"B. 选项2"`） 3. **转换脚本示例（Python）** ```python import json # 加载原始MMLU-pro数据（假设为JSON列表） with open("mmlu_pro.json") as f: mmlu_data = json.load(f) sharegpt_data = [] for item in mmlu_data: # 拼接问题和选项 prompt = item["question"] + "\n" + "\n".join(item["choices"]) # 构建对话结构 sharegpt_data.append({ "conversations": [ {"from": "human", "value": prompt}, {"from": "gpt", "value": item["answer"]} # 或扩展为完整答案 ] }) # 保存为ShareGPT格式 with open("mmlu_sharegpt.json", "w") as f: json.dump(sharegpt_data, f, indent=2, ensure_ascii=False) ``` 4. **配置LLaMA Factory** 在`dataset_info.json`中添加配置： ```json { "mmlu_sharegpt": { "file_name": "mmlu_sharegpt.json", "columns": { "messages": "conversations" // 关键字段映射 }, "format": "sharegpt" // 声明格式类型 } } ``` ### 关键注意事项 - **答案格式统一**：确保所有`gpt`字段的答案格式一致（推荐使用字母如`"B"`） - **特殊字符处理**：若问题含LaTeX公式，保留`$...$`格式（如 `"证明 $x^2 \geq 0$"`） - **数据集拆分**：如需训练/验证集，按比例分割原始数据后分别转换 - **格式验证**：使用LLaMA Factory的`tools/check_dataset.py`验证转换结果 ### 示例转换结果 原始MMLU-pro样本： ```json { "question": "水的化学式是什么？", "choices": ["A. H2O", "B. CO2", "C. NaCl", "D. O2"], "answer": "A" } ``` 转换后ShareGPT格式： ```json { "conversations": [ { "from": "human", "value": "水的化学式是什么？\nA. H2O\nB. CO2\nC. NaCl\nD. O2" }, { "from": "gpt", "value": "A" } ] } ``` 完成转换后，在LLaMA Factory的微调配置中选择`mmlu_sharegpt`作为数据集即可[^1]。 ---