【新智元导读】1%合成数据，就能让模型瞬间崩溃！来自Meta、NYU等机构团队证实，「微量」合成数据便让LLM弱不可堪。甚至，参数规模越大，模型崩溃越严重。1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。论文地址：https://...
合成数据大模型训练中的作用 基础大模型训练所需的数据类型包含两大类,一是用于预训练(Pre-training)的世界知识,二是用于对齐(Alignment)的数据。合成数据作为真实数据的一种替代,现阶段虽然在预训练占比不高,但未来发展潜力巨大,可作为一个“新物种”密切关注;目前合成数据多应用于提升对齐阶段的数据获取效率,增强模...
视频多模态大模型（LMMs）的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题，我们提出了一种替代方法，创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集，名为 LLaVA-Video-178K。该数据集包含详细的视频的描述、开放式问答（QA）、和多项选择题。通过在该数据集和现有的视觉指令微调数据上训练模型，...
但合成数据具备“可用性”,能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性,因此可以作为原始数据的替代品来训练、测试并验证大模型。 相较于真实数据,利用合成数据可以更廉价、更高效、更准确、更安全可靠地训练AI模型,进而极大扩展AI的应用可能性,将人工智能推向新的发展阶段。 2.2 合成数据背后的技术原理 生成合成数据有...
The Information认为,草莓就是之前的Q-Star,曾经被警告“AI 重大新突破或危及人类”的神秘模型,其合成数据的方法能够大幅提升大语言模型(LLM)的智能推理能力,尤其体现在数学解题、解字谜、代码生成等复杂推理任务。 据The Information,OpenAI在推出新模型o1后,将推出模型“猎户座”(Orion),而OpenAI o1,则将在其中扮演...
合成数据大模型训练中的作用 基础大模型训练所需的数据类型包含两大类,一是用于预训练(Pre-training)的世界知识,二是用于对齐(Alignment)的数据。合成数据作为真实数据的一种替代,现阶段虽然在预训练占比不高,但未来发展潜力巨大,可作为一个“新物种”密切关注;目前合成数据多应用于提升对齐阶段的数据获取效率,增强模...
6月15日,全球AI领导者英伟达(Nvidia)在官网开源了,专门用于生成合成数据的大模型Nemotron-4 340B。 开发人员通过该模型,可以快速生成医疗、金融、制造、营销等不同领域的数据,用于预训练和微调特定的大模型。 据悉,Nemotron-4 340B一共有基础模型、奖励模型和指导模型三个版本,支持RLHF(人类反馈强化学习)、LoRA(...
混元利用混元内部系列大模型构建合成数据并筛选，再喂给大模型，合成数据更多是对专业数据和自然数据不足情况的补充。“今年年初开始，模型越来越大，我们发现数据不够了。自然数据增长速度跟不上模型对数据的需求，有一种说法是到2026年自然数据会被‘吃完’。” 康战辉表示，未来大模型合成数据的比例将越来越高。(...
【#1%合成数据就能让大模型崩溃#】Meta人工智能研究院最近发现:在模型训练过程中,即使只用了少量合成数据(仅1%),也将导致严重的模型崩溃(Model Collapse)。 所谓模型崩溃,就是AI模型性能严重下降,不再...
随着大模型技术的发展,合成数据已经越来越重要,甚至隐隐有代替人工标注、自然收集数据,成为大模型效果增强的主导要素。最近出现的英伟达Nemotron-4 340B 模型,其对齐阶段数据98%属于合成数据;LLama3.1和llama3 系列的模型训练中也使用了大量合成数据,基于llama2生成并评估使用其中有效正确的部分。