1. 如何将数据集的rationale/explanation列融入Alpaca格式微调 #

针对这个需求，有三种实用方案可选：

• 整合到Output字段：将原Output内容与rationale/explanation合并，比如输出格式调整为「答案：XXX，医学依据：XXX」。这种方式完全适配标准Alpaca格式，无需修改微调框架，模型训练后会自然生成带解释的回答。
• 补充到Instruction字段：修改指令内容，明确要求模型给出回答时附带依据。例如原指令是「解答糖尿病患者的用药疑问」，可调整为「解答糖尿病患者的用药疑问，并附上对应的医学解释」，同时确保最终标注的Output包含rationale内容。
• 扩展Alpaca格式（需适配脚本）：如果使用的微调脚本支持自定义字段，可以在原有##[Instruction]、##[Input]、##[Output]基础上新增##[Explanation]字段，填入rationale内容。但要注意，部分主流微调工具仅支持标准格式，这种情况需要修改数据解析代码，适合有一定编程基础的用户。

2. 选用基础模型而非指令模型是否合理？ #

对于LLM微调新手，优先选择指令模型更合理，具体分析如下：

• 指令模型已经完成通用指令对齐训练，具备理解自然语言指令、生成符合人类交互逻辑回答的能力，上手后能快速得到符合预期的糖尿病问答效果，无需从零开始训练模型的指令理解能力。
• 基础模型仅具备底层语言建模能力，未经过指令对齐，直接微调特定领域数据时，容易出现答非所问、输出格式混乱的问题，还需额外投入大量通用指令数据进行预对齐，训练周期和成本更高，对新手不友好。
• 若你的核心目标是快速搭建可用的糖尿病问答机器人，指令模型是高效之选；如果有充足算力和时间，且希望完全定制模型的领域适配逻辑，可尝试基础模型，但需做好多轮微调的准备。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shlok Kothari