多标签分类训练数据问题请教

[xuyao178]

按文档准备了多标签的训练数据，训练会报错。

有2个标签，数据样例：
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [0]}
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [1]}
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [0, 1]}

训练命令：
swift sft
--model ./models/Qwen2.5-0.5B
--train_type lora
--dataset ./train_multi.jsonl
--torch_dtype bfloat16
--num_train_epochs 1
--per_device_train_batch_size 16
--per_device_eval_batch_size 16
--learning_rate 1e-4
--lora_rank 8
--lora_alpha 32
--target_modules all-linear
--gradient_accumulation_steps 1
--eval_steps 100
--save_steps 100
--save_total_limit 2
--logging_steps 5
--max_length 32768
--output_dir output
--warmup_ratio 0.05
--dataloader_num_workers 4
--dataset_num_proc 4
--num_labels 2
--task_type seq_cls
--use_chat_template false
--problem_type multi_label_classification

报错提示：

看报错意思是label里的元素要一致，训练数据是不是要按下面这种方式来提供(标签存在为1，不存在为0)，望大佬指点。
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [0, 1]}
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [1, 0]}
{"messages": [{"role": "user", "content": ""}], "label": [0, 1]}

[Jintao-Huang]

main分支修复了

[xuyao178]

更新到main分支问题解决