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cmn.txt 机器翻译训练数据、未经处理、仅需提取前两列对话

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简介:
本文件包含大量用于机器翻译模型训练的数据,内容为原始语料,主要任务是提取文件中前两列的对话信息以供进一步处理和分析。 需要机器学习和机器翻译训练语料,数据为未处理状态,只需要获取前两列对话内容即可。

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    本文件包含大量用于机器翻译模型训练的数据,内容为原始语料,主要任务是提取文件中前两列的对话信息以供进一步处理和分析。 需要机器学习和机器翻译训练语料,数据为未处理状态,只需要获取前两列对话内容即可。
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    ChatGLM3多轮对话训练资料是一套针对ChatGLM3模型优化而设计的数据集,包含丰富的人机多轮对话样本,旨在提升语言生成模型在连续对话场景中的表现和自然度。 在进行ChatGLM3的多轮对话训练数据准备过程中,需要包含原始数据、处理代码以及train.json、dev.json和test.json文件。这些文件会被放置于路径`finetune_demodataJDMulConversations/train.json`中,并且lora配置中的data_config部分应设置如下: - train_file: train.json - val_file: dev.json - test_file: test.json - num_proc: 16 训练时使用以下命令: ``` CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python finetune_hf.py dataJDMulConversations rootautodl-tmpmodelchatglm3-6b configslora.yaml ```
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    CDial-GPT为一个专为中国用户设计的大型中文简短对话数据库及预训练模型,旨在促进高效、自然的人机对话技术发展。 CDial GPT项目提供了一个大规模的中文对话数据集,并在此基础上训练了中文GPT模型。更多信息请参考我们的文档。 该项目基于HuggingFace Pytorch库进行开发,支持预训练与微调操作。更新记录如下: 2021年2月28日:我们发布了一项新功能,欢迎各位用户报告bug并提出加速优化算法的建议以及新的数据清洗需求等。 2021年1月9日:实验室出版了新书《自然语言处理实践》,欢迎大家阅读购买。 2020年11月20日:发布了预训练模型的新工作。该研究将词级的语言学知识(包括词性和情感倾向)融入到表示模型SentiLARE中,欢迎使用并给予反馈。 2020年10月18日:我们的论文《大规模中文短文本对话数据集》在NLPCC 2020会议上荣获最佳学生论文奖。 2020年9月8日:感谢所有贡献者和用户的帮助和支持。 2020年9月2日:现在可以加载预训练模型,感谢苏剑林提供的代码支持。我们所提供的数据集LCCC(大规模汉语清洁会话)可满足多种研究需求。