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- zh
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# 数据集卡片：情感与婚恋建议数据集

本数据集包含与情感和婚恋相关的对话和建议，旨在提供关于个人事务的见解和指导。

## 数据集详情
该数据集共15000+条。本数据集为其中随机选取的3500条，包括不限于古代，近代以及现代的情感案例，婚恋观，我们不断在持续的增加此类型数据集的内容，并定期开放其中一部分。

### 数据集描述

经人工标注的优质情感数据集，含真实情感案例，恋爱分享，婚姻观等情感数据集，可用于社交，情感问答，虚拟男女友的微模型。想获取该类型更大的数据集👉邮箱328195625@qq.com并注明来意

#### 硬件配置和主要技术组件

- 硬件：H800 / 80 GB * 4 张 GPU
- 软件与技术组件：PyTorch / LoRA / FSDP / DDP / bfloat16
- 模型架构：Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
- 数据集：1.4w samples
- 训练时长：6d

#### 训练中关键参数：

- SFT / LoRA 
- learning_rate 5e-05
- num_train_epochs 3.0
- lr_scheduler_type cosine
- lora_rank 64
- lora_alpha 32
- lora_dropout 0.1
- lora_target "q_proj,k_proj,v_proj,o_proj"

#### 结论：

此数据集在Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct这种中大规模参数的模型中 SFT / LoRA 微调损失平滑下降表现稳定，且验证集的损失没有增加，没有表现出过拟合现象。对于32B参数规模的模型，该数据集样本数合适且内容多样。

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- **整理者：** [328195625@qq.com]
- **语言（NLP）：** 中文
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## 用途

<!-- 说明数据集的预期用途。 -->

### 直接用途

<!-- 本节描述数据集的适用用例。 -->

该数据集可用于训练NLP模型，以理解和生成关于情感和关系主题的建议。

### 不适用用途

<!-- 本节说明误用、恶意使用以及数据集不适合的用途。 -->

该数据集不适用于需要精确法律或医学建议的场合。

## 数据集结构

<!-- 本节提供数据集字段的描述，以及关于数据集结构的附加信息，如用于创建拆分的标准、数据点之间的关系等。 -->

数据集结构为JSON文件，包含指令、输入和输出字段，代表问题和专家回答。

## 数据集创建

### 整理理由

<!-- 创建此数据集的动机。 -->

创建该数据集是为了提供一个资源，用于理解常见的情感和关系问题，并支持这些领域的AI模型开发。

### 数据来源

<!-- 本节描述源数据（例如新闻文本和标题、社交媒体帖子、翻译句子等）。 -->

数据收集自各种在线论坛和专家建议专栏。

#### 数据收集和处理

<!-- 本节描述数据收集和处理过程，如数据选择标准、过滤和规范化方法、使用的工具和库等。 -->

数据根据与情感和关系主题的相关性进行选择，并经过处理以确保清晰和一致性。

#### 数据来源生产者是谁？

<!-- 本节描述最初创建数据的人或系统。如果有可用信息，还应包括源数据创建者的自我报告人口或身份信息。 -->

数据由专业的关系专家和商业公司共同制作。

## 偏见、风险和限制

<!-- 本节旨在传达技术和社会技术的限制。 -->

数据集可能反映来源材料中固有的文化偏见。

### 建议

<!-- 本节旨在传达有关偏见、风险和技术限制的建议。 -->

用户应意识到潜在的偏见，并结合其他多样化的来源使用数据集。

## 数据集卡片联系信息

[328195625@qq.com]