ChatML（Chat Markup Language）是一种专门为聊天模型设计的格式，明确区分不同角色（如 system, user, assistant）的发言。 下面是一个ChatML格式的例子： ```markdown <|im_start|>system 你是一位机器学习助手，专注于解答用户关于机器学习实验的疑问。<|im_end|> <|im_start|>user wandb 通俗介绍一下<|im_end|> <|im_start|>assistant Wandb（Weights & Biases）是一种帮助机器学习开发者管理和跟踪实验过程的工具，简单来说，就是一个机器学习的「实验记录本」或「仪表盘」。 想象你在厨房里做菜，想找到最好吃的配方。你可能会不断尝试不同的食材组合、火候和调料。每做一次都会记下用的原料、步骤和口感如何。最后，你再对比所有的记录，确定哪种做法最好。 Wandb 就类似这样的工具，只不过它服务的是 AI 模型训练： - **记录实验**：你每次训练模型时使用的参数、数据集、代码版本、训练耗时、模型性能（准确率、损失率等）都可以自动记录。 - **实时监控**：训练过程中，可以实时显示模型的表现，比如准确率随时间变化的趋势图。 - **结果对比**：当你做了大量实验后，它提供清晰的图表和表格，方便快速对比和分析哪些实验表现更好，找到最优配置。 - **协作共享**：支持团队协作，可以看到其他人做过哪些实验，并轻松复现这些实验。 总结一下，wandb 就是帮你轻松管理和分析大量机器学习实验结果的一款智能工具，能大幅提升实验效率。<|im_end|> ``` ## ChatML结构说明 - `<|im_start|>`：表示消息的起始，后跟角色（system, user, assistant）。 - `<|im_end|>`：表示当前消息的结束。 - 角色明确分离，便于模型明确理解每条消息的来源和语境。