grokai如何训练自定义模型_grokai自定义模型训练数据准备及评估

 

如果您希望在Grok系列模型基础上训练一个适配特定任务的自定义模型，则需围绕数据准备、格式规范与评估体系进行系统性构建。以下是完成该目标的关键步骤：

一、构建符合Grok输入格式的训练数据集

Grok模型（如Grok-1、Grok-3）严格依赖tokenized序列输入，其tokenizer基于X（原Twitter）语料与多语言混合语料联合训练，要求数据必须经由官方或兼容tokenizer预处理。原始文本若未经对齐，将导致位置编码错位与损失爆炸。

1、使用AI-ModelScope提供的grok-1-tokenizer对原始文本执行分词：python -m transformers.convert_slow_tokenizer --tokenizer_name xai-org/grok-1-tokenizer --output_dir ./tokenized_vocab

2、将清洗后的文本按行组织为纯文本文件（.txt），每行一条样本，长度控制在512 token以内；超长样本需截断或分段，并添加特殊分隔符

3、调用transformers库中的PreTrainedTokenizerFast对每行执行encode，输出为{'input_ids': [...], 'attention_mask': [...]}格式，保存为arrow或jsonl格式

二、配置LoRA微调所需的数据结构

全参数微调Grok-1（314B）在8卡A100环境下不可行，因此必须采用低秩适配（LoRA）策略。此时训练数据需额外标注任务类型标签，并确保每个样本携带domain_id字段，用于后续adapter路由选择。

1、在jsonl中为每条样本添加字段"task_type": "qa"、"summarization"或"code_gen"

2、构造domain映射表domain_map.json，内容示例：{"medical": 0, "legal": 1, "coding": 2}

3、将domain_id嵌入input_ids末尾，格式为[input_ids] + [domain_token_id]，其中domain_token_id取值于tokenizer新增的特殊token列表

三、划分训练/验证/测试子集并控制分布偏移

为防止评估失真，验证集与测试集必须从同一时间窗口采集，且覆盖与训练集相同的领域比例。若使用DuReader等公开数据集，须剔除其自带验证集，重新按时间戳或来源URL哈希进行三级分层抽样。

1、提取每条样本的source_url字段，计算MD5后取前两位作为bucket_id

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文章来源：http://www.jingmeijuzi.com/2025/1217/151.shtml