几个月前刚训练过一个，安卓手机的话需要把微信数据库导出并解密
https://github.com/greycodee/wechat-backup然后导出 contact 和 message 表，我先是对导出的表进行了清洗，把非目标群聊/联系人的聊天数据和大部分根本不需要的字段全部删除，删除不使用的聊天记录类型（比如图片啥）然后再清洗掉个人敏感信息
对于数据集生成，我的思路是
1.群聊: 先筛选出我发送的消息，然后向上追溯一分钟之内的其他人的消息作为一组对话（我这里没考虑引用回复），一天内的消息均作为上下文（但实际上我并不推荐使用群聊消息，现在并没有成本低且效果很好的方式来分割聊天，第三次训练时我去掉群聊的数据集，胡言乱语的情况好了很多）
2.联系人: 一问一答为一组对话，多条连续消息合并，一天内为上下文
最后总共有 8k 条聊天记录
我当时使用的 chatglm2 模型，lora 和 pt 都试了，lora 效果好太多，最终 15steps 的 loss 稳定在 1.0 左右
效果怎么说呢...确实金句频出，但记忆力明显下降，并且指令服从性几乎没有，也就仅仅能用来聊天了。
另外，我多次尝试让他认识到自己是谁，无论是通过数据集强化的方式，还是靠推理时增加 system prompt ，都无法达到效果...