データーセットの作り方

メタのLlama系言語モデルをファインチューニングするためのデータセットをJSONフォーマットで表現する場合、以下のようなフォーマットを使用できます。

[
  {
    "prompt": "質問や状況の説明",
    "completion": "モデルが生成すべき回答"
  },
  {
    "prompt": "別の質問や状況の説明",
    "completion": "その回答"
  },
  ...
]

各データポイントは、以下のキーを持つオブジェクトとして表現されます。

• prompt: ユーザーの質問や状況の説明を含むテキスト
• completion: モデルが生成すべき回答のテキスト

例えば、以下のようなデータセットを作成できます。

[
  {
    "prompt": "東京の人口は?",
    "completion": "東京都の人口は約1,392万人です。"
  },
  {
    "prompt": "パリの人口と面積を教えてください。",
    "completion": "パリの人口は約210万人で、面積は約105平方キロメートルです。"
  },
  {
    "prompt": "私はプログラミングを学習しています。初心者におすすめの言語は何ですか?",
    "completion": "初心者におすすめのプログラミング言語は、Python、JavaScriptなどが一般的です。シンプルな構文で学習しやすく、多くのリソースが利用できます。目的に合わせて最適な言語を選びましょう。"
  }
]

このようなJSONファイルをファインチューニングのデータセットとして使用することで、モデルは質問に対する適切な回答を生成する能力を学習できます。

データセットの作成時には、以下のようなポイントに注意する必要があります。

• プロンプトとコンプリーションのペアが適切に対応していること
• プロンプトが明確で、コンプリーションが適切な回答であること
• 多様なトピックやタスクをカバーするようなデータセットを作成すること
• データセットのサイズが十分大きいこと

適切なデータセットを用意することで、ファインチューニングの精度が大幅に向上する可能性があります。