barbet-sft / code /README.md
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Release reviewed Taiwan-centric Barbet SFT 1M with fixed-schema messages and full audits
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# Barbet SFT
以臺灣繁體中文為中心的 Grounded Decision SFT。新版設定目標為 1,000,000 筆,
包含十種操作原語、來源證據、有限工具操作及結構化回答。
實際驗收狀態必須以發布資料夾內的報告為準,不以本說明的目標筆數當成完成證據。
## 使用已發布的 SFT
```python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("voidful/barbet-sft", split="train", streaming=True)
sample = next(iter(dataset))
messages = sample["messages"]
```
預設 `sft` config 僅載入固定結構的 Parquet:`messages` 為真正的
`list<struct<role: string, content: string>>`。完整 canonical、品質報告與來源快照
另外提供下載,不會被混入訓練資料的欄位推斷。
## 從 canonical 轉換
程式碼套件位於 `src/barbet_bgd`。在本專案根目錄先設定 `PYTHONPATH=src`,或安裝本專案。
```python
from barbet_bgd.io import iter_jsonl_gz
from barbet_bgd.serializers_v3 import build_messages_v3
record = next(iter_jsonl_gz("canonical/part-00000.jsonl.gz"))
messages = build_messages_v3(record)
```
四種 serializer 共用同一份語意目標。新版會在模型可見的提示中明示輸出格式,
並移除模型不需要知道的資料列序號。
## 臺灣用語與品質
`taiwan_usage.py` 逐筆檢查指令、輸入與回答的自然語言:
- 臺灣慣用詞,例如軟體、伺服器、資料庫、網路、資訊。
- 高辨識度簡體字、地區用語混用、已知不自然模板與欄位型別錯配。
- 忠實複製原文與刻意受污染的候選另有可追溯例外,不會盲目改寫來源。
生成器與獨立檢查器另驗證 evidence IDs、可執行編輯、候選排序、分類覆蓋、
證據不足標籤、格式往返與來源群組分割。寫入後重讀全量 canonical、quality sidecar
及 Parquet,再以 `datasets` 串流讀完所有 SFT 資料。
規則檢查通過不代表百萬筆皆經人工確認,也不是所有臺灣語句自然度的完備證明。
## 建立與驗證
依 Battleship 資源規範,完整測試、資料重建與上傳皆在 Slurm 運算節點執行。
登入節點只做輕量檢視與提交工作。
```bash
sbatch slurm/build_barbet_sft.sbatch
```
預定組成:train 980,000、validation 10,000、test 10,000;同來源群組不跨分割。
COPY 100K、EDIT 130K、CLASSIFY 50K、EXTRACT 160K、LOCATE 130K、ALIGN 60K、
MATCH 40K、RANK 120K、VERIFY 140K、ROUTE 70K。JSON、FUNCTION_CALL、COMPACT_TAGS、
KEY_VALUE 各 250K。
新版修正紀錄見 `docs/review_v3.md`。舊版資料、來源快照及舊驗收報告保留其歷史意義,
不能將舊版的 KEEP 統計當成新版的品質證據。
## 限制與授權
本資料集為 100% 確定性合成資料,不含人工 Anchor-50K、真實音訊或影像。
音訊與影像任務使用符號化代理輸入,無法據此宣稱真實模態辨識品質。
Confidence 是合成先驗而非實測校準標籤。長度以輸入 Unicode 字元數衡量,
不是 PangolinTokenizer token 數;50K 長帳本資料仍有模板及可見狀態的限制。
`BASE_CAPABILITY_REPLAY` 是歷史 mixture 名稱,內容是合成基本能力練習,並非原始基模語料 replay。
資料公開存取與資料授權分開處理,見 `LICENSE_DATA.md`;程式碼沿用 Apache-2.0。