如何根据toollama_G123_dfs_train.json还原一个完整的对话？

[DryPilgrim]

您好，想请教以下问题，非常感谢您的回复：）

1. 将一个完整的对话拆分成不同的step，然后训练时会把每个step最后一条assistant的message作为target。这样好像会造成一个问题：target不完整。如下，我们的目的是生成api 和 api_parameters，但这里只有api

   {
   "from": "assistant",
   "value": "\nThought: \nAction: transitaires_for_transitaires\nAction Input: {}"
   }
   ]
   },

2. toollama_G123_dfs_train.json中同一个instruction的step不连续？step i 为什么缺失了？ 比如，“I need to create a meme for my family reunion. Can you generate a Sponge Bob meme with the text 'Family love' on it? Additionally, I would like to generate a Pet Pet meme GIF using a family photo as the input image.”这个instruction在toollama_G123_dfs_train.json中有5个step，最大的是step 12.

3. 如何还原出一个instruction的完整的对话呢？

[DryPilgrim]

我上面的表达好像有些问题，我分析了一些具体的数据，发现：

1. 对于同一个instruction, 有不同的step，每个step代表了一个annotation路径（解决方案）；
2. 同一个instruction的steps不连续，step i 缺失了。
3. 对于留下来的steps，
   • api选择是对的。
   • 存在不同的annotation路径.
   • 对于同一种annotation路径，存在不同的完成度，有的完成50%。有的完成100%， ...