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- en
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**数据集格式说明：  [[glaiveai/glaive-function-calling · Datasets at Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/glaiveai/glaive-function-calling)](glaiveai/glaive-function-calling) 的 SFT 格式**

我们高兴地宣布，数据集 "glaiveai/glaive-function-calling" 已经根据 SFT（Supervised Fine-Tuning）的需求进行了格式转换，以支持大型语言模型的训练。以下是有关这一新格式的简要说明：  

 1.  **数据集概述:**

  数据集 "glaiveai/glaive-function-calling" 基于 CC-BY-4.0 协议发布，原始数据集包含标识符和对话信息，这些数据已被转换为适应 SFT 训练的结构。   

2. **数据格式：**  
    转换后的数据集格式包含以下关键信息：  

-  `id`: 整数类型的标识符，用于唯一标识每个数据样本。  
-  `conversations`: 一个数组，其中包含对话信息。每个对话可以由多个句子组成，以更好地呈现函数调用的上下文。  

3. **数据集用途：**  
转换后的数据集适用于 SFT 的训练，主要用途包括但不限于：

- 函数调用理解： 通过分析对话中的函数调用信息，让语言模型更好地理解函数之间的关系，从而提高其代码理解能力。
- 上下文感知性： 对话信息能够为模型提供更丰富的上下文，使其更准确地推断和生成代码片段。
- 代码生成与推荐： 基于对话中的函数调用上下文，模型可以更精确地生成代码，并提供更合适的函数建议。  



通过将数据集 "glaiveai/glaive-function-calling" 转换为 SFT 格式，我们旨在为大型语言模型的训练提供更适合sft的函数调用数据，以提升其代码理解和生成的性能。

如有任何问题或需要进一步帮助，请随时联系我们。感谢您对函数调用数据集及其应用的兴趣与支持！