docs(chapter5): 更新tokenizer训练数据加载说明

使用出门问问序列猴子开源数据集替代wikitext数据集，并添加JSONL文件读取方法

docs/chapter5/第五章 动手搭建大模型.md

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 #### Step 2: 加载训练数据
 
-我们使用 `datasets.load_dataset()` 库加载一个英文文本数据集，用于训练 BPE Tokenizer。这里我们使用 `wikitext` 数据集，包含了维基百科的文章文本。
+这里我们使用与预训练相同的数据集（出门问问序列猴子开源数据集）训练tokenizer，可使用`code/download_dataset.sh` 和 `code/deal_dataset.py` 下载和预处理数据集。
+
+> 注：由于数据集过大，可能会导致在训练过程中内存不足。因为本项目为学习目的，建议学习者手动分割小部分数据集用于训练验证，笔者也在 Github 仓库中存放了训练好的 tokenizer，可以直接使用。
 
 ```python
-dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-103-v1", split="train")
-
-# 准备训练数据
-def batch_iterator(batch_size=1000):
-    for i in range(0, len(dataset), batch_size):
-        yield dataset[i:i + batch_size]["text"]
-```
-
-如果你使用本地的文本数据集，可以将数据加载到一个列表中，然后传入 `batch_iterator()` 函数中。如下所示：
-
-```python
-def load_text_from_files(path_list):
-    text_data = []
-    for file_path in path_list:
-        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-            text_data.extend(file.readlines())
-    return text_data
-
-def batch_iterator(text_data, batch_size=1000):
-    for i in range(0, len(text_data), batch_size):
-        yield text_data[i:i + batch_size]
-
-# 假设你的文件路径列表是
-path_list = ['text_data1.txt', 'text_data2.txt', 'text_data3.txt']
-text_data = load_text_from_files(path_list)
+def read_texts_from_jsonl(file_path: str) -> Generator[str, None, None]:
+    """读取JSONL文件并安全提取文本数据"""
+    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        for line_num, line in enumerate(f, 1):
+            try:
+                data = json.loads(line)
+                if 'text' not in data:
+                    raise KeyError(f"Missing 'text' field in line {line_num}")
+                yield data['text']
+            except json.JSONDecodeError:
+                print(f"Error decoding JSON in line {line_num}")
+                continue
+            except KeyError as e:
+                print(e)
+                continue
 ```
 
 #### Step 3: 创建配置文件