在准备大语言模型微调的多轮对话数据时，许多工程师都会接触到 ShareGPT 格式。坦白讲，该格式的 JSON 结构与字段语义并不复杂，但不少人仍在字段命名、嵌套层级或角色定义上遭遇困惑。今天我们将深入解析这套格式的完整逻辑，确保您获取规范数据后，训练过程顺利无虞。

以下七个要点，逐一详细说明。

一、核心结构：conversations 数组

ShareGPT 格式的根基在于顶层字段 conversations，该字段必须存在，其值是一个消息对象数组，按时间顺序排列，每条消息代表一次发言，形成完整的对话流。这是模型学习上下文连贯性的基础。

1、首先确认数据根对象中包含 "conversations" 键，且其值为 JSON 数组。

2、接着检查数组中的每个元素是否都包含 "from" 和 "value" 两个键。

3、特别注意 "from" 字段的取值——只允许 "human"、"gpt"、"function_call" 或 "observation" 四种。切勿写作 "user" 或 "assistant"（除非您在 dataset_info.json 中进行了显式映射）。

二、发言者标识：from 字段的语义规则

from 字段定义了谁在发言，它直接影响模型对对话逻辑的建模方式。不同角色会触发不同的处理路径：例如 function_call 需要配合 tools 字段才能启用工具调用能力。

1、"human" 代表真实用户输入，必须出现在每轮对话的起始位置，或者在上一轮 "gpt" 响应之后。

2、"gpt" 代表模型生成的自然语言回复，必须紧跟在 "human" 或 "observation" 之后。

3、"function_call" 表示模型决定调用外部工具，其 value 必须是合法的 JSON 字符串，且字段名必须与 tools 中声明的 name 完全一致。

4、"observation" 表示工具执行返回的原始结果，value 即为工具输出的原始 JSON 或文本，模型不得自行改写这部分内容。

三、内容承载：value 字段的格式约束

value 字段存放实际内容，其格式必须与 from 角色语义匹配。格式错误会导致微调时出现 tokenization 异常或直接训练崩溃。

1、当 from 为 "human" 或 "gpt" 时，value 应为纯 UTF-8 文本，禁止包含未转义的双引号、换行符或控制字符。

2、当 from 为 "function_call" 时，value 必须是单行 JSON 字符串，且符合对应 tool 的 parameters schema。例如 {"name": "get_weather", "arguments": {"location": "北京"}}。

3、当 from 为 "observation" 时，value 应为工具返回的原始响应体，如果内容为 JSON 则保持原样，无需添加任何额外说明文字。

四、可选系统指令：system 字段的作用范围

system 字段是字符串类型，用于设定全局对话背景或行为约束，仅在当前样本内生效，不影响其他样本。它不参与对话轮次序列，但在模型输入拼接时通常放在 conversations 之前。

1、确认 system 字段为顶层键，与 conversations 同级，而不是嵌套在某个 conversations 项内部。

2、确保 system 值为非空字符串，长度建议控制在 512 字符以内，避免截断或注意力稀释。

3、若想禁用 system 提示，直接省略该字段即可，不要设为空字符串或 null。

五、工具描述声明：tools 字段的结构要求

tools 字段是字符串类型，其值为 JSON 数组的字符串化表示，用于向模型声明可用工具集合及其调用规范。仅在消息中包含 "function_call" 或 "observation" 时才必需。

1、验证 tools 值是否能被 json.loads() 成功解析为 Python 列表，且列表中每个元素都是字典。

2、检查每个 tool 字典是否包含 "name"（字符串）、"description"（字符串）和 "parameters"（字典）三个必需键。

3、确认 "parameters" 字典中 "properties" 的每个子字段的 "type" 值属于 "string"、"number"、"boolean"、"object" 或 "array" 之一。

六、数据集注册：dataset_info.json 中的字段映射

在 LLaMA-Factory 等训练框架中，dataset_info.json 必须明确定义 ShareGPT 格式各字段与框架内部列名的映射关系，否则加载时会报 “column not found” 错误。

1、确认 "formatting" 字段值为 "sharegpt"，而非 "alpaca" 或 "plain_text"。

2、检查 "columns" 对象中 "messages" 键指向 "conversations"，"system" 键指向 "system"，"tools" 键指向 "tools"。

3、验证 "tags" 对象中 "role_tag" 为 "from"，"content_tag" 为 "value"，"user_tag" 为 "human"，"assistant_tag" 为 "gpt"。

七、典型错误示例与修正

常见格式错误会导致数据加载失败或训练异常，以下列举高频问题及对应的修正操作，请逐一核对。

1、错误：conversations 数组中某条消息缺失 value 字段——立即补全该消息的 "value": ""，不可留空或删除整条消息。

2、错误：system 字段值为 null 而非字符串——将 "system": null 改为 "system": "" 或直接移除该键。

3、错误：tools 字段为 JSON 对象而非 JSON 字符串——将 "tools": [{...}] 改为 "tools": "[{...}]"，确保其为字符串类型。

4、错误：from 字段使用 "user" 而非 "human"——全局替换所有 "from": "user" 为 "from": "human"，并同步更新 dataset_info.json 中的 "user_tag" 值。