在民航生成式语言模型的预训练、对齐训练和人类反馈强化学习（RLHF）阶段，都需要精心准备和选择数据集。下面是每个阶段可能需要的数据集和一般的要求：
预训练阶段
数据集：
- 通用语料库：如维基百科、Common Crawl、Gutenberg 电子书等。
- 新闻文章：涵盖多个领域和主题的新闻报道。
- 社交媒体文本：如推文、论坛帖子等，以学习非正式语言和流行语。
- 对话数据：如对话语料库、聊天记录等，以学习对话模式。
- 民航专业数据：包括航班信息、安全报告、操作手册、航空法规等。
硬件要求： - 8张H100显卡进行fp16训练。
训练时间： - 取决于模型大小、数据集大小、batch size等。可能需要数周至数月不等。
对齐训练阶段
数据集：
- 领域特定的问答数据：针对民航领域的问题和答案对。
- 文本分类数据：用于分类航班信息、安全事件等。
- 文本生成数据：用于生成报告、摘要等。
硬件要求： - 4张H100显卡进行fp16训练。
训练时间： - 通常需要较短的训练时间，可能为数天至数周。
人类反馈强化学习（RLHF）阶段
数据集：
- 人类提供的偏好数据：人类评估者对模型输出质量的评分。
- 指令遵循数据：指令和对应的正确响应。
- 人类编写的示例数据：用于指导模型生成高质量输出。
数据集结构： - 标签化数据：每个数据点都有对应的标签或评分。
- 对话式数据：包含指令和响应的对话数据。
- 文本生成数据：包含输入和期望的生成文本。
硬件要求： - RLHF通常需要较少的显卡，因为它涉及到迭代的策略改进，而不是大规模的数据训练。具体数量取决于模型大小和训练效率。
训练时间： - RLHF阶段的时间可能相对较短，但需要多次迭代来优化模型。可能为数天至数周。
请注意，上述时间估计非常粗略，实际训练时间会受到许多因素的影响，包括模型的复杂性、数据集的大小、训练的epoch数量、优化器的选择等。在实际操作中，您需要根据具体的实验结果来调整训练策略和时间安排。此外，由于模型训练是一个动态调整的过程，您可能需要根据模型的性能和资源情况灵活调整硬件配置。
