微调模型具备多轮工具调用能力的数据集如何构造？

[xjtupy]

有这么一个任务：用户提问之后，需要模型依次做A、B、C、D四个任务来完成目标任务，每个任务都可能涉及多次调用工具来完成。
数据示例如下：

示例2:

想知道该如何构建数据来微调模型

[hiyouga]

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/glaive_toolcall_zh_demo.json

[xjtupy]

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/glaive_toolcall_zh_demo.json

这种方式只适合human、function_call、observation、gpt、human、function_call、observation、gpt这类对话顺序的样本，我现在的需求是是这种：human、gpt、function_call、observation、gpt、function_call、observation、gpt，如上面图片中的示例

我将图片中的示例数据集放入llama_factory中，被当成错误数据，导致程序无法正常运行

[hiyouga]

把 gpt 放到 function call 里面 #6797

[xjtupy]

把 gpt 放到 function call 里面 #6797

在请教一个问题，可能会出现这种情况human、gpt、function_call、observation、function_call、observation、gpt、function_call、observation、gpt，我看以往的帖子里有说把两个function_call合并成一个，但observation怎么合并没具体说，能给一个合并function_call和observation例子吗？
类似于这个例子：

感谢🙏

[xjtupy]

把 gpt 放到 function call 里面 #6797

将gpt的内容放到function_call后，报错了

无法解析出调用列表：[{'name': 'dd_request', 'arguments': '{"query": "laje amigao", "lng": "-35.0399557", "lat": "-8.0061672", "country_code": "BR"}'}]