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\n{content}\n") return '\n'.join(formatted) # 使用示例 # from transformers import AutoTokenizer # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen2-7B') # dataset = LoopToolDataset('looptool_2k_shuffled.jsonl', tokenizer) ``` ### 2. 训练配置建议 #### 推荐超参数 | 参数 | 推荐值 | 说明 | | ------------- | ----------- | --------------- | | Learning Rate | 1e-5 ~ 5e-5 | 避免过拟合 | | Batch Size | 16 ~ 32 | 根据GPU内存调整 | | Epochs | 3 ~ 5 | 避免过度训练 | | Max Length | 4096 | 支持长对话 | | Warmup Ratio | 0.1 | 训练稳定性 | #### 训练脚本示例 ```python from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer ) # 加载模型和tokenizer model_name = "Qwen/Qwen2-7B" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 准备数据集 train_dataset = LoopToolDataset( 'looptool_2k_shuffled.jsonl', tokenizer, max_length=4096 ) # 训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir='./looptool-model', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, learning_rate=2e-5, warmup_ratio=0.1, logging_steps=10, save_steps=500, fp16=True, # 使用混合精度 ) # 开始训练 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train() --- ## 比赛提交说明 ### 数据集提交内容 本数据集用于比赛提交,包含以下文件: ``` submission/ ├── looptool_2k_shuffled.jsonl # 主数据文件(打乱后) ├── shuffle_jsonl.py # 数据打乱脚本 ├── README.md # 本说明文档 └── data_statistics.json # 数据统计信息(可选) ``` ### 数据集创新点 1. **基于LOOPTOOL方法论**: 采用论文提出的三模块闭环框架构建 2. **质量保证**: 经JGLV多轮标签验证,确保标注准确性 3. **随机化增强**: 数据打乱消除顺序偏差,提升训练效果 4. **可重现性**: 固定随机种子,支持结果复现 5. **开源友好**: 完全基于开源模型生成,无API依赖 ### 评估基准 Unitool-8B模型在以下基准测试中取得优异成绩: | 基准测试 | 分数 | 排名 | |----------|------|------| | BFCL-v3 | - | 8B规模SOTA | | ACEBench (Normal) | 85.5 | 8B规模第1 | | ACEBench (Overall) | 74.1 | 8B规模第1 | ### 预期效果 使用本数据集训练的模型预期可达到: - 工具调用准确率: 85%+ - 多轮对话一致性: 90%+ - 参数正确率: 95%+ - 格式规范率: 99%+ --- ## 数据质量保证 ### 1. 标注验证流程 ``` 原始数据 → GCP能力探测 → JGLV标签验证 → EDDE数据扩展 → 最终数据集 ``` ### 2. 质量检查项 - 所有样本格式规范 - 无重复样本 - 无缺失字段 - 工具调用语法正确 - 参数类型匹配 - 多轮对话逻辑一致 ### 3. 数据统计 ```json { "total_samples": 2000, "avg_turns": 21, "avg_tools_per_sample": 15.3, "tool_categories": [ "API调用", "数据检索", "文件操作", "计算处理", "外部服务" ], "data_integrity": "100%", "shuffle_seed": 42 } ``` ### 引用格式 如果您使用本数据集,请引用: ```bibtex @article{zhang2025looptool, title={LOOPTOOL: CLOSING THE DATA–TRAINING LOOP FOR ROBUST LLM TOOL CALLS}, author={Zhang, Kangning and Jiao, Wenxiang and Du, Kounianhua and Lu, Yuan and Liu, Weiwen and Zhang, Weinan and Yu, Yong}, journal={arXiv preprint}, year={2025}, institution={Shanghai Jiao Tong University and Xiaohongshu Inc.} } ``` ## 更新日志 | 版本 | 日期 | 更新内容 | | ---- | ---------- | ----------------------- | | v1.0 | 2026-03-15 | 初始版本,包含2000个样本 | ---">