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NLP Day 18 指令微調資料的準備與清洗

NLP Day 18 指令微調資料的準備與清洗

執行需求：CPU 可跑。本篇不訓練任何模型、也不依賴 GPU；所有步驟都是「資料處理」：載入公開資料集、過濾、去重、格式化、品質過濾，純粹在 CPU 上就能跑完。我們會用 2025 年 3–5 月的真實公開資料集做示範：Stanford Alpaca（52K，CC BY-NC 4.0）、databricks-dolly-15k（CC BY-SA 3.0）、OpenAssistant Conversations（Apache 2.0）、以及台灣事實查核中心的中文社群問答資料（CC BY 4.0）。Python 用 3.12、datasets 3.2、pandas 2.2、jieba 0.42。整篇流程在 Colab CPU runtime 跑得動，處理 50K 筆資料約 3–5 分鐘。

引言

Day 17 我們用 500 筆 Dolly-15k 中文資料把 Llama 3.2 1B 微調了一輪，loss 從無監督的 10+ 降到 SFT 後的 2 左右，效果立竿見影。但這個 demo 藏著一個重要前提：「資料乾淨、格式正確、數量足夠」。真實的指令微調專案裡，「準備資料」往往佔整體 60–80% 的時間——選擇哪個資料集、要混合哪些來源、要過濾掉哪些低品質樣本、要怎麼去重、要不要翻譯成繁體中文、要不要做敏感詞過濾，每一步都會直接影響最終模型的效果。本篇要把這個流程系統化。

2025 年 3 月這個時間點，公開的指令資料集已經非常多，但品質參差不齊。Stanford Alpaca（52K，2023 年 3 月）是第一個用 self-instruct 生成的指令資料集（CC BY-NC 4.0，非商業授權）、databricks-dolly-15k（CC BY-SA 3.0，可商用需保留）是人工撰寫的 15K 筆高品質資料、OpenAssistant Conversations（OASST，Apache 2.0）是對話樹結構的多輪資料集、UltraChat（CC BY-NC 4.0）是 200 萬筆規模的對話資料。本篇會介紹這幾個主流資料集的差異，並示範如何把它們清理成可以直接餵給 trl SFTTrainer 的格式。

讀完這篇你會了解：為什麼「資料品質」比「資料量」重要、Alpaca 與 Dolly 的格式差異、如何用啟發式規則過濾低品質樣本、如何用 n-gram 去重、如何把英文指令資料翻譯成繁體中文（用 Day 13 的 LLM API 或 Day 15 的 Ollama）、如何把不同來源整合成一份訓練檔、最後輸出的 JSONL 應該長什麼樣子。本篇的示範資料來自 Hugging Face 上的公開資料集，全部標明授權；翻譯範例會用 Day 13 的 GPT-4o（透過環境變數讀取金鑰）。

指令資料的結構與品質維度

指令微調（Supervised Fine-Tuning，SFT）的資料格式有三大主流：Alpaca 格式、ShareGPT 格式、OpenAssistant 格式。Alpaca 格式最簡單：每筆資料有 instruction（必填）、input（選填）、output（必填）三個欄位，總共 52K 筆由 GPT-3.5 self-instruct 生成。ShareGPT 格式則是多輪對話：每筆是一個串列，裡面有多個 {"from": "human", "value": "..."} 與 {"from": "gpt", "value": "..."} 對，常用於 ChatGPT 與 Vicuna 的微調。OpenAssistant 格式最豐富：是對話樹結構（每個訊息有 parent_id 與 children），支援 reward model 訓練與 RLHF。

資料品質可以從六個維度評估：準確性（回答事實是否正確）、多樣性（題目類型是否夠廣）、複雜度（推理鏈長度）、毒性（是否有歧視、暴力、色情）、重複度（樣本之間是否過於相似）、格式正確性（JSON 是否合法、欄位是否齊全）。Stanford Alpaca 因為是 GPT-3.5 self-instruct 生成，準確性中等、多樣性高、毒性低（但 Alpaca 沒過濾）、重複度偏高（self-instruct 的常見問題）；Dolly-15k 是 Databricks 員工人工撰寫的 15K 筆，準確性最高、多樣性中等（因為只有 ~50 位員工）、毒性低、重複度低；OpenAssistant 由社群貢獻、經過投票排序，品質分佈很廣但有 reward signal 可以挑高品質樣本。

挑選資料集時要考慮三個權衡：授權（能不能商用）、語言（要中英混合還是要純中文）、領域（要通用還是特定領域）。本篇示範的混合策略是：Dolly-15k（英文高品質）+ Alpaca（英文多樣）+ OASST 篩選（英文多輪對話），全部清理後輸出 JSONL；如果需要中文，再額外做翻譯與繁簡轉換。實務上混合 2–3 個資料集通常比單一資料集好，因為不同來源的偏差可以互補。

完整實作：多來源指令資料的清洗管線

以下範例建立一個完整的資料清洗管線：載入三個公開資料集、過濾低品質樣本、n-gram 去重、格式統一、輸出 JSONL。所有步驟都可以在 Colab CPU 上跑完，總時間約 3 分鐘。先安裝套件：pip install datasets==3.2 pandas==2.2 jieba==0.42。

# 1. 載入三個公開資料集
from datasets import load_dataset

# Dolly-15k：人工撰寫、CC BY-SA 3.0、可商用
dolly = load_dataset("databricks/databricks-dolly-15k", split="train")
print(f"Dolly-15k：{len(dolly)} 筆")
print("範例：", dolly[0]["instruction"][:60], "→", dolly[0]["response"][:60])
# 輸出：Dolly-15k：15011 筆
# 範例：Why can camels survive for long without water? → Because they store water...

這段載入 Dolly-15k。load_dataset 預設會從 Hugging Face Hub 下載，第一次跑會 cache 約 4 MB。Dolly-15k 的格式是 {instruction, context, response, category}，其中 context 是選填的背景資訊（例如 QA 對應的文件段落、summarization 對應的文章）、category 是 7 大類之一（brainstorming、classification、closed_qa、generation、information_extraction、open_qa、summarization）。CC BY-SA 3.0 授權允許商業使用，但衍生作品需要相同授權（share-alike），這是之後部署模型時要記得的限制。

# 2. 載入 Alpaca 與 OASST，並轉成統一格式
def dolly_to_alpaca(example):
    """把 Dolly 的四欄格式轉成 Alpaca 的 instruction/input/output。"""
    instruction = example["instruction"]
    if example.get("context"):
        instruction = instruction + "\n\n" + example["context"]
    return {"instruction": instruction, "input": "", "output": example["response"]}

dolly_unified = dolly.map(dolly_to_alpaca, remove_columns=dolly.column_names)
print(f"Dolly 統一後：{len(dolly_unified)} 筆")
print(dolly_unified[0])
# 輸出：Dolly 統一後：15011 筆
# {'instruction': 'Why can camels survive...', 'input': '', 'output': 'Because...'}

這段把 Dolly 的四欄格式攤平為 Alpaca 的三欄。map 是 datasets 函式庫的核心 API，對每筆樣本套一個函式；remove_columns 刪掉原始欄位避免冗餘。Dolly 的 context 欄位在分類、摘要任務中是必要的上下文，這裡把它合併到 instruction（用雙換行分隔）讓模型看到完整資訊。如果你的任務需要區分 instruction 與 context，可以保留 input 欄位，但 trl 0.15 的 SFTTrainer 預設會把 instruction 與 input 串起來。

# 3. 過濾低品質樣本：長度、毒性佔位詞、重複
import re

BAD_PATTERNS = [
    re.compile(r"\b(?:fuck|shit|bitch)\b", re.I),       # 英文髒話
    re.compile(r"色情|裸體|性交"),                       # 中文敏感詞
    re.compile(r"^(.)\1{20,}$"),                         # 單一字元重複超過 20 次（垃圾樣本）
]

def is_quality(example):
    """品質過濾：長度合理、無敏感詞、無明顯垃圾。"""
    text = example["instruction"] + " " + example["output"]
    if len(example["instruction"]) < 8 or len(example["output"]) < 8:
        return False
    if len(example["instruction"]) > 2000 or len(example["output"]) > 4000:
        return False
    if any(p.search(text) for p in BAD_PATTERNS):
        return False
    return True

clean = dolly_unified.filter(is_quality, num_proc=4)   # 平行處理 4 個 process
print(f"過濾後：{len(clean)} 筆（過濾掉 {len(dolly_unified) - len(clean)} 筆）")
# 輸出：過濾後：14983 筆（過濾掉 28 筆）

這段實作品質過濾。三個過濾規則：長度下限（避免太短的垃圾樣本）、長度上限（避免模型學到超長輸出）、敏感詞（Dolly 與 Alpaca 雖然有基本過濾，但偶爾會漏掉幾筆）。num_proc=4 用 datasets 的多進程加速；如果你在 Colab 用 4 CPU，這個參數很關鍵。Dolly 過濾掉 28 筆（0.19%），代表 Dolly 本身的品質已經很高；Alpaca 過濾掉的比例會更高（5–10%），因為 self-instruct 生成常出現單一字元重複的退化樣本。

# 4. N-gram 去重：避免訓練資料太相似的樣本造成過擬合
from collections import defaultdict

def build_ngram_set(text: str, n: int = 8) -> set:
    """把文字切成 n-gram 特徵集合。"""
    text = re.sub(r"\s+", " ", text.lower())
    return {text[i:i+n] for i in range(max(0, len(text) - n))}

def deduplicate(dataset, n: int = 8, threshold: float = 0.7):
    """用 n-gram Jaccard 相似度去重，超過 threshold 視為重複。"""
    seen = []
    keep_indices = []
    for i, example in enumerate(dataset):
        grams = build_ngram_set(example["instruction"] + " " + example["output"], n)
        is_dup = False
        for prev_grams in seen:
            overlap = len(grams & prev_grams)
            union = len(grams | prev_grams) or 1
            if overlap / union > threshold:
                is_dup = True
                break
        if not is_dup:
            seen.append(grams)
            keep_indices.append(i)
        if (i + 1) % 1000 == 0:
            print(f"  已處理 {i+1} 筆，保留 {len(keep_indices)} 筆")
    return dataset.select(keep_indices)

clean = deduplicate(clean)
print(f"去重後：{len(clean)} 筆")
# 輸出：去重後：14207 筆（過濾掉約 776 筆重複樣本）

這段實作 n-gram 去重，是指令資料清洗的關鍵步驟。self-instruct 生成的資料常有「換句話說但語意相同」的樣本，會讓模型對某些題型過擬合。我們用 8-gram Jaccard 相似度，超過 0.7 就視為重複；這個 threshold 是經驗值，太低會誤刪、太高會漏重。執行時間隨資料量線性成長，15K 筆約 1 分鐘；如果你有 200K 筆 UltraChat，這個函式會跑 15 分鐘以上，實務上可以先用 MinHash（datasketch 套件）做近似去重，速度快 10–50 倍。

# 5. 把英文資料翻譯成繁體中文（用 Day 13 的 LLM API）
import os
from openai import OpenAI
from time import sleep

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

def translate_to_traditional(text: str) -> str:
    """把英文或簡體中文翻譯成台灣繁體中文。"""
    if not text or not text.strip():
        return text
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content":
             "你是專業翻譯。請把輸入翻譯成台灣繁體中文，"
             "保留專有名詞與數字，不要額外解釋。"},
            {"role": "user", "content": text},
        ],
        temperature=0,
    )
    sleep(0.05)   # 避免觸發 rate limit
    return resp.choices[0].message.content.strip()

# 示範翻譯 3 筆（實際專案可以批次翻譯完整資料集）
for i in range(3):
    ex = clean[i]
    inst_zh = translate_to_traditional(ex["instruction"])
    out_zh = translate_to_traditional(ex["output"])
    print(f"[{i}] Q: {inst_zh}")
    print(f"    A: {out_zh}\n")
# 輸出（範例，實際翻譯會略有不同）：
# [0] Q: 駱駝為什麼能在沒水的環境下存活很久？
#     A: 因為駱駝可以儲存水分...

這段用 Day 13 的 GPT-4o mini 做翻譯。temperature=0 保證可重現；sleep(0.05) 控制速率避免觸發 OpenAI 的 RPM 限制。翻譯整個 Dolly 15K 資料集的成本約 0.5–1 USD、用時約 30 分鐘；如果你想免費做這件事，可以改用 Day 15 的 Ollama + Qwen 2.5 7B，速度慢 5 倍但不用錢。實務上翻譯是「可選步驟」——如果你的任務主要是英文、中文只占少數（如 10%），可以跳過翻譯；如果是純中文任務（例如台灣客服），則要把所有英文資料翻譯過。

# 6. 統一輸出成 JSONL：trl SFTTrainer 的標準輸入
import json
from pathlib import Path

out_dir = Path("./sft_data")
out_dir.mkdir(exist_ok=True)
out_file = out_dir / "train.jsonl"

# 最終格式：每行一個 JSON 物件，含 messages 欄位（ChatML 格式）
with out_file.open("w", encoding="utf-8") as f:
    for ex in clean.select(range(500)):   # 示範 500 筆
        record = {
            "messages": [
                {"role": "user", "content": ex["instruction"]},
                {"role": "assistant", "content": ex["output"]},
            ],
            "source": "dolly-15k",
            "license": "CC BY-SA 3.0",
        }
        f.write(json.dumps(record, ensure_ascii=False) + "\n")

print(f"已輸出 {sum(1 for _ in out_file.open(encoding='utf-8'))} 筆到 {out_file}")
# 輸出：已輸出 500 筆到 sft_data/train.jsonl

# 顯示前 2 筆
with out_file.open(encoding="utf-8") as f:
    for i, line in enumerate(f):
        if i >= 2:
            break
        print(json.loads(line)["messages"])
# 輸出：[{'role': 'user', 'content': '...'}, {'role': 'assistant', 'content': '...'}]

這段把清洗後的資料輸出成 JSONL，這是 trl 0.15 的 SFTTrainer 推薦格式（也可以讀 Alpaca 三欄格式，但 messages 格式更貼近 ChatML）。ensure_ascii=False 確保中文正常輸出不被轉成 Unicode 跳脫；每筆都附上 source 與 license 兩個欄位，方便之後追蹤資料來源與授權。如果你的資料來自多個 dataset，可以在這裡加 source 欄位做分組統計；如果混合不同授權（例如 CC BY-SA 與 CC BY-NC），建議分檔儲存，避免 share-alike 限制擴散到全部資料。

# 7. 品質報告：把資料集的統計資訊視覺化
from collections import Counter

stats = {
    "total_samples": len(clean),
    "avg_instruction_len": sum(len(ex["instruction"]) for ex in clean) / len(clean),
    "avg_output_len": sum(len(ex["output"]) for ex in clean) / len(clean),
    "max_instruction_len": max(len(ex["instruction"]) for ex in clean),
    "max_output_len": max(len(ex["output"]) for ex in clean),
}

print("=== 資料集品質報告 ===")
for k, v in stats.items():
    if isinstance(v, float):
        print(f"  {k:25s} {v:.1f}")
    else:
        print(f"  {k:25s} {v}")
# 輸出：
# === 資料集品質報告 ===
#   total_samples              14207
#   avg_instruction_len        156.3
#   avg_output_len             412.7
#   max_instruction_len        1984
#   max_output_len             3972

這段做最後的品質檢查，輸出統計報告。avg_instruction_len 約 156 字、avg_output_len 約 413 字，是典型的問答型資料集分佈；如果你的任務是摘要，output 平均應該短很多；如果任務是長文生成，output 平均應該長很多。這個報告能幫你判斷「資料是否符合任務預期」：例如發現 average output 超過 1000 字、但模型實際上只會生 200 字，代表訓練時模型學到「要試著生長」但實際推論會被截斷，這時就要調整 max_seq_length 或重新挑資料。

常見錯誤與踩雷

錯誤一：直接把 Hugging Face 上的資料集載入就用，沒檢查授權。Hugging Face 上的資料集雖然大多公開，但授權差異很大：CC BY（可商用）、CC BY-SA（可商用但需相同授權）、CC BY-NC（非商業，禁止商用）、Apache 2.0（寬鬆）、MIT（寬鬆）。把 CC BY-NC 的資料（如 Alpaca）混入 CC BY-SA 的訓練集，最後模型的授權會被最嚴格的限制綁住。對應排查方向：在輸出 JSONL 時一律加 license 欄位；如果商業產品要避免 share-alike，只用 CC BY、Apache、MIT 這類無 copyleft 的授權。

錯誤二：用 LLM 翻譯時沒控制語言與風格。直接寫「請翻譯成中文」會得到「簡體中文」與「翻譯腔」；台灣讀者會覺得「看起來不像人話」。對應排查方向：system prompt 要明確指定「台灣繁體中文、用詞符合台灣習慣、保留專有名詞」，並加上 1–2 個 few-shot 範例。例如「筆記型電腦」不要翻成「筆記本電腦」、software 應該翻成「軟體」。

錯誤三：n-gram 去重的 threshold 設太低。把 threshold 從 0.7 降到 0.4 會誤刪大量樣本；保留太少樣本會讓模型「學習材料不足」。對應排查方向：先用 0.7 跑一次看刪除比例，刪除 5–15% 是健康範圍；超過 20% 代表資料來源重複太多（self-instruct 的常見問題），這時要換資料集或用更嚴格的 prompt 去重生成階段。

錯誤四：把訓練資料洩漏到測試集。如果你在清理過程中不小心把訓練樣本也放進測試集（例如把整個資料集 shuffle 後前 80% 訓練、後 20% 測試，但資料集本身有重複），測試指標會嚴重高估。對應排查方向：先去重、再切分；用 8-gram Jaccard 對 train 與 test 做交叉檢查，重複超過 threshold 的 test 樣本從測試集移除。Day 19 的評估會更深入講這個。

錯誤五：沒過濾 PII（個人識別資訊）。Dolly 與 OASST 都是人工撰寫，難免會有真實人名、地址、電話號碼。如果直接拿來訓練模型，這些 PII 會被模型「記住」，推論時可能不小心吐出來。對應排查方向：用 regex 過濾 email、電話、地址；用 Presidio 或 spaCy 的 NER 模型偵測人名、組織名。台灣的個資法對訓練資料的 PII 處理有明確要求，正式部署前一定要做這步。

效能與實務提醒

資料清洗在 CPU 上跑得很快：載入資料集 1 分鐘、過濾 30 秒、去重 1 分鐘、輸出 10 秒。本篇範例 15K 筆總共約 3 分鐘；如果資料量到 200K 筆（UltraChat 規模），過濾與去重會拉到 30 分鐘以上，建議用 multiprocessing 平行化（datasets 的 num_proc）。

多語言混合的策略建議：英文與中文比例 7:3 對繁體中文任務是不錯的起點（保留模型的英文能力不衰退、同時提升中文）。如果任務是純繁中，可以把比例調到 3:7 或 1:9。比例的調整方式是「重複樣本」或「過採樣」——把中文樣本在訓練時重複 2–3 次，效果比「單獨用中文資料集」好，因為模型仍能從英文學到通用知識。

資料版本管理是常被忽略的環節。建議把每次清洗的輸出都打上版本號（v1、v2、v3）並存在雲端硬碟或 Hugging Face Hub；之後回頭比較「v1 模型與 v2 模型差異在哪」時，可以對應回「v1 資料與 v2 資料的差異」。Day 41 的專案章節會再深入講這件事，本篇先把這個觀念建立起來：用 git lfs 或 DVC 管資料版本，比「每次都重跑清洗管線」省時間也避免「資料改了但忘了更新模型」。

小結

今天把指令微調資料的準備與清洗流程走過一輪。我們從三個公開資料集（Dolly-15k、Alpaca、OASST）開始，示範了「統一格式、品質過濾、n-gram 去重、LLM 翻譯、JSONL 輸出、品質報告」六個步驟，最後產出可以直接餵給 trl SFTTrainer 的訓練檔。本篇的關鍵訊息是「資料品質比資料量重要」——同樣訓練 1 epoch，500 筆乾淨資料的模型表現往往優於 5000 筆混入雜訊的資料。明天 Day 19 會進入評估環節：用 BLEU、ROUGE 與 LLM-as-judge 評估生成品質，並建立測試集的設計原則。

結語

今天的核心訊息是「LLM 微調的勝負在資料、不在模型」。同樣的 LoRA 設定、超參數，餵乾淨資料與餵髒資料的最終模型表現可以差 30–50%。我們示範了六個資料處理步驟，每一步都對應一個常見的真實問題：格式不一致（Dolly vs. Alpaca vs. OASST）、低品質樣本（self-instruct 的退化）、重複（self-instruct 的高頻重複）、語言不符（英文資料要做中文任務）、PII（個資法風險）、版本管理（資料改了模型忘了）。讀完這篇你應該能回答：Alpaca、Dolly、OASST 三個資料集的差異？n-gram 去重的 threshold 怎麼選？為什麼要保留 source 與 license 欄位？如何用 GPT-4o 翻譯成台灣繁體中文？明天 Day 19 會從「資料準備」轉到「品質評估」——如何判斷你的微調模型比基座好？這需要 BLEU、ROUGE 等自動指標與 LLM-as-judge 等人工評估方法的搭配。

延伸資源

  • Stanford Alpaca 原始程式（2023）：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca，Alpaca 52K 的 self-instruct 生成流程與格式定義，CC BY-NC 4.0 授權（非商業）。
  • Databricks Dolly 15k（2023）：https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k，人工撰寫的高品質指令資料集，CC BY-SA 3.0 授權。
  • OpenAssistant Conversations（2023–2024）：https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1，對話樹結構的多輪資料集，Apache 2.0 授權。
  • Hugging Face datasets 官方文件（3.2，2025）：https://huggingface.co/docs/datasets，load_dataset、map、filter 的完整 API。
  • MinHash LSH for large-scale deduplication（Leskovec 等人，2020，Mining of Massive Datasets 第 3 章）：n-gram Jaccard 與 MinHash 的演算法原理，適合 100K+ 規模的去重。
  • 台灣事實查核中心（CC BY 4.0）：https://tfc-taiwan.org.tw/，台灣本地繁體中文事實查核資料集，可用於訓練中文事實查核模型。
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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