LLaMA-Factory/docs/zh/configuration/data.md

数据参数

DataArguments

字段	类型	默认值	说明
train_dataset	str | None	None	训练数据集路径、YAML 或 Hub ID
eval_dataset	str | None	None	字段已定义；评估流程尚未实现

DatasetInfo

数据集 YAML 的每个顶层条目使用以下字段：

字段	类型	默认值	说明
path	str	必填	本地路径或 Hub ID
source	local | hf_hub	hf_hub	数据来源
split	str	train	数据集 split
converter	str | None	None	alpaca、sharegpt、pair 或已注册名称
size	int | None	全部	重采样后的目标索引数量
weight	float	不设置	索引数量的缩放倍率
streaming	bool	false	字段已定义；当前训练路径不支持 streaming 数据集

采样规模的计算

size 和 weight 作用于数据集展开后的训练索引。多轮 SFT 中，每个受监督的 assistant turn 对应一个索引条目，因此索引数量可能大于原始数据的行数；偏好对数据则以一组 chosen/rejected 为一个条目。

使用正数 size、weight 时，按以下顺序计算：

1. 设置 size 后，先从展开后的索引中有放回抽取 size 个条目；省略时保留完整索引。
2. 设置 weight 后，再从上一步结果中有放回抽取 int(当前条目数 × weight) 个条目，小数部分向下取整；省略时保留上一步结果。

例如，size: 1000 与 weight: 0.5 同时设置时，先抽取 1000 个条目，再抽取其中的 500 个条目。最终规模为 500，但可能包含重复条目，也可能没有覆盖某些原始记录。

weight 控制每个数据集贡献的索引数量，不是各数据集之间归一化后的抽样概率，也不改变样本的损失权重。weight > 1 可以增加索引数量。显式设置 weight: 1.0 仍会执行有放回重采样；省略 size 和 weight 才会直接保留全部展开后的索引。

数据格式和多数据集组合方式见数据准备。