聊聊ShareGPT格式的微调数据集

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概述

ShareGPT格式的数据集中，一般是如下格式：

[
  {
    "conversations": [
      {
        "from": "human",
        "value": "I saw a dress that I liked. It was originally priced at $200 but it's on sale for 20% off. Can you tell me how much it will cost after the discount?"
      },
      {
        "from": "function_call",
        "value": "{"name": "calculate_discount", "arguments": {"original_price": 200, "discount_percentage": 20}}"
      },
      {
        "from": "observation",
        "value": "{"discounted_price": 160}"
      },
      {
        "from": "gpt",
        "value": "The dress will cost you $160 after the 20% discount."
      }
    ],
    "system": "系统提示词（选填）",
    "tools": "[{"name": "calculate_discount", "description": "Calculate the discounted price", "parameters": {"type": "object", "properties": {"original_price": {"type": "number", "description": "The original price of the item"}, "discount_percentage": {"type": "number", "description": "The percentage 服务器托管网of discount"}}, "required": ["original_price", "discount_percentage"]}}]"
  }
]

function_call表示函数调用，什么是函数调用？其作用是什么？
由于大模型的数据一般都是截止于某个时间点之前的数据，不具备实时性。比如，我要问今天的天气，正常来说，由于模型参数的局限性，是不会知道的。但基于函数调用的功能，就解决了这个问题。
所谓的function_call，在某个程度来说，可以理解为API调服务器托管网用，这个API就是一个function，提供了某种功能。
observation表示观测结果，即function_call的执行结果。
tools表示工具，即对function_call的总结描述。

observation并不是新词汇，对于HMM模型如果有了解的话，在其模型算法的表述中，也有着observation的相关引用。

ShareGPT格式简单明了而且结构强大，不仅仅轻易的支持单轮对话、多轮对话；还引入了强大的函数调用，支持功能扩展。

扩展

function_call的设计引申出来，可以对应到业务开发中的规则引擎、脚本引擎等设计。譬如，支持在json参数的格式中，传入JS脚本参数，做一些强大的运算等。在原有的参数格式中，引入强大的函数调用支持。
如何在聊天模型中调用函数（Function Calling)–金融大模型知识库实战（十六）
大模型开发 – 一文搞懂 Function Calling（函数调用）

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