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我在这方面还比较新，但有个问题我思考了一段时间了。假设我把一个人的多个YouTube视频字幕以txt文件格式保存下来。我能否用这些字幕作为数据集来微调一个大语言模型呢？

讨论总结

这是一个关于能否使用YouTube视频转录文本微调大型语言模型（LLM）的讨论。有人认为可以，指出转换为特定json格式便于操作，同时探讨了预训练、数据量、风格特征等相关问题，还给出不使用微调的替代方法。也有人推荐了相关资源或分享自己的数据处理工作流程，但部分评论未直接回答原问题。

主要观点

  1. 👍 可以使用YouTube视频转录文本微调LLM，转换为特定json格式更便于操作工具。
    • 支持理由：未提及具体依据，但从操作便利性角度给出建议。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 预训练原始文本有用但比训练指令格式难。
    • 正方观点：预训练原始文本对某些事有帮助。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 数据量的大小和风格特征的独特性会影响操作方式。
    • 解释：未详细解释如何影响，但指出是需要考虑的因素。
  4. 💡 可以将数据放入系统提示并指示按照该风格说话来替代微调。
    • 解释：针对微调操作不熟练的情况给出替代方案。
  5. 💡 处理原始文本数据的方式是先分块，再利用本地LLM为分块生成提示，最后输出为JSON文件得到标记的训练数据。
    • 解释：通过分享自己的工作流程得出该结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 AutomataManifold: Yes, though it’d basically be continuing pretraining on a narrow dataset.”
    • 亮点：直接回答了原帖关于能否用YouTube视频转录文本微调LLM的问题。
  2. “🤔 AutomataManifold: What are you hoping it’ll do? Pretraining on raw text is useful for some things, but it’s a little harder than training an instruction format.”
    • 亮点：在回答问题的同时提出新的思考点，即预训练原始文本与训练指令格式的难易比较。
  3. “👀 My workflow is to take the raw text data, chunk it meaningfully, run those chunks past a local LLM and have it generate a prompt that would have led to the chunk (in terms of my project), and then output a json file with the new prompt and the original chunk, so now I have labeled training data.”
    • 亮点：详细分享自己的数据处理工作流程，有参考价值。

情感分析

总体情感倾向为中性客观。主要分歧点在于未直接回答原问题的评论与正面回答并给出具体观点的评论之间的差异，可能原因是部分评论者想提供更多资源辅助思考而非直接解答，而部分评论者则专注于问题本身的解答。

趋势与预测

  • 新兴话题：利用本地LLM生成提示进行数据处理的方式可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：对大型语言模型微调技术的发展有一定推动作用，能让更多人了解到不同的数据处理和微调思路。

详细内容：

标题：能否使用非结构化文本文件微调大型语言模型？

在 Reddit 上，有这样一个热门讨论：有人提出假设，若将来自 YouTube 视频中一个人的多份文字记录以 txt 格式保存，能否将这些记录用作数据集来微调大型语言模型（LLM）？此帖获得了众多关注，引发了热烈讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为可以，不过这基本上是在狭窄数据集上继续预训练。也有人指出，如果将其转换为具有单个“text”字段的 json 格式，使用大多数工具会更方便。还有人提到数据量的问题，比如认为 53627 个单词约 66000 个 tokens 的数据量，在某些情况下可能足以在长上下文窗口中使用，不一定需要训练，将其作为多轮提示示例即可。

有人思考或许将“words”误读为“characters”才得出 13k 的结论，实际上应该是 53k 单词约 66k 个 tokens。还有人分享自己的工作流程，即对原始文本数据进行有意义的分块，让本地 LLM 处理这些分块并生成可能导致该分块的提示，然后输出包含新提示和原始分块的 json 文件，从而获得标记的训练数据。

有人提出不要使用微调，而是将所有内容放入系统提示中并说明“像这样说话”。

讨论中的共识在于大家都在积极探讨如何利用这些文本数据以达到最佳效果。特别有见地的观点如，对于具有明显独特风格、包含讽刺幽默、生动类比、夸张等特点的数据，如何利用它们来实现特定的目标。

总体而言，这次关于能否使用非结构化文本文件微调 LLM 的讨论，充分展现了大家对于这一技术问题的深入思考和积极探索。