Taxonomische Daten

In der Taxonomie gibt es drei Kategorien von Daten.

Knowledge

Daten und Fakten, die durch Quellen wie Lehrbücher oder Enzyklopädien belegt sind. Wenn Sie einer Taxonomie Wissen hinzufügen, müssen Sie auf ein separates Wissensdokument verweisen, das außerhalb des Taxonomieverzeichnisses existiert und als Quelle der Wahrheit dient.

Grundlegende Fähigkeiten

Grundlegende Fähigkeiten wie Mathematik, Sprache und Programmierung, die für den Erwerb von mehr Wissen genutzt werden können. Diese Fähigkeiten werden in der Regel anhand öffentlicher Daten entwickelt.

Kompositorische Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Wissen und grundlegende Fertigkeiten kombinieren, um komplexere Aufgaben zu bewältigen, z. B. die Analyse von Aktienmärkten.

Weitere Informationen zu den Kategorien finden Sie unter Was ist eine "Fähigkeit"? und Was ist "Wissen"? in den Dokumenten von InstructLab.

Taxonomiedateien

Für jeden "Blattknoten" sind zwei Arten von Datendateien erforderlich.

qna.yaml

Enthält Fragen und Antworten zu den im Wissensdokument enthaltenen Informationen. Fragen und Antworten sind als Schlüssel/Wert-Paare organisiert.

attribution.txt

Enthält Quellen für die Informationen, die der Datei qna.yaml hinzugefügt wurden. Diese Angabe ist optional, wird jedoch für Beiträge zum Open-Source-Taxonomiespeicher InstructLab benötigt.

Wissensdokumente

Jedes Wissen, das einer Taxonomie hinzugefügt wird, muss durch ein Wissensdokument gestützt werden, das als Wahrheitsquelle für die dem Modell zugeführten Informationen dient. Das Dokument muss eine Markdown Datei sein, die in einem von der Taxonomie getrennten Verzeichnis liegt. Sie verweisen auf das Wissensdokument und das Verzeichnis, in dem es gespeichert ist, im Abschnitt document_outline der Datei qna.yaml. Weitere Informationen und Beispiele für ein Wissensdokument finden Sie unter Vorbereitung Ihrer Wissensdokumente und Beispiel eines Wissensdokuments als Dateireferenz.

Wissen qna.yaml Dateien

Die Wissensdatei qna.yaml enthält Fragen und Antworten, die auf den Informationen im entsprechenden Wissensdokument basieren. Fragen und Antworten werden als Schlüssel/Wert-Paare gespeichert, und für jede Datei qna.yaml sind mindestens fünf Paare erforderlich. Am Ende Ihrer Datei qna.yaml im Abschnitt document_outline müssen Sie auf das Wissensdokument und das Verzeichnis, in dem es gespeichert ist, verweisen. Die vollständigen Anforderungen an die Datei qna.yaml und Beispiele für Wissensbeiträge finden Sie unter der Vorlage qna.yaml file und Example of a knowledge submission.

Fertigkeiten qna.yaml Dateien

Die Seite qna.yaml enthält Fragen und Antworten zu einer einfachen Aufgabe. Um einem Modell das Reimen beizubringen, könnten Sie zum Beispiel eine Frage wie What are 5 words that rhyme with skill? mit der Antwort spill, mill, drill, fill, chill einfügen. Fragen und Antworten werden als Schlüssel/Wert-Paare gespeichert, und für jede Datei qna.yaml sind mindestens fünf Paare erforderlich.

Die von Ihnen hinzugefügten Fertigkeiten können geerdet sein, d. h. sie erfordern zusätzliche Eingaben, um einen Kontext hinzuzufügen, oder sie können ungeerdet sein, d. h. sie erfordern keinen zusätzlichen Kontext. Für geerdete Fertigkeiten fügen Sie den Kontext in der Datei qna.yaml mit dem Feld context hinzu. Wenn Sie eine geerdete Fertigkeit zu einer Taxonomie hinzufügen, muss sie zu einem Zweig gehören, der mit dem Wort grounded beginnt, z. B. grounded/games/sudoku.

Die vollständigen Anforderungen von qna.yaml und Beispiele für Skill-Beiträge finden Sie unter The skills files in der Dokumentation InstructLab. Beachten Sie, dass Sie beim Hinzufügen von Fähigkeiten kein separates Dokument hinzufügen müssen.