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...
合成数据(synthetic data)是通过计算机技术人工生成的数据,而不是由真实事件产生的数据。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...
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,增强模型安全和可靠性。 (1)合成...
报告预测，2024年用于训练大模型的数据中有60%将是合成数据，到2030年大模型使用的绝大部分数据都将由人工智能合成。模型训练中必不可少的语言数据将于2030-2040年耗尽，其中能训练出更好性能的高质量语言数据将于2026年耗尽，而视觉数据恐将于2030-2060年耗尽。未来，合成数据将成为模型训练的关键数据。报告认为，...
近日,在2024IDEA大会上,人工智能领域的著名专家沈向洋提出了一个引人深思的观念——未来模型训练的关键在于合成数据。当前,中国乃至全球的人工智能技术都在飞速发展,特别是在大模型领域,模型的规模与训练数据的需求不断攀升。以OpenAI的GPT系列为例,从最初的GPT-3使用2T数据,到现在的GPT-4实质性使用20T数据,未来GP...
以ChatGPT为代表的AIGC应用基于大模型，即由庞大数据集训练而成。OpenAI透露，ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近1万亿个单词，大概是1351万本牛津词典所包含的单词数量。随着AIGC应用端不断丰富，更智能的工具需要更多的数据进行训练。来自阿伯丁大学、麻省理工大学、图宾根大学的Pablo Villalobos等6位计算机科学家就...
顾名思义,就是人工创造出来的数据,而不是由实际事件产生的数据。它通常是在算法的帮助下创建的。能够广泛的应用在各种场景中,包括作为新产品和工具的测试数据。用于模型实验以及AI模型训练。合成数据也是数据增强的一种。 为什么现在合成数据很重要? 当现有真实数据无法提供特定需求或条件时,合成数据就被生成出来,可以...
AI合成数据是一种利用人工智能技术生成的数据,可以模拟真实世界的场景和行为,用于训练、验证和测试机器学习模型。相比于传统的数据增强技术,AI合成数据具有更高的真实性和可靠性,能够更好地满足大模型训练的需求。在实际应用中,AI合成数据已经展现出了巨大的潜力和价值。一些先锋企业已经开始使用AI合成数据训练大模型,...
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。 然而,许多大佬都不同意这篇文章的方法和结论。
但AlphaGeometry的不同之处在于,它结合了结合了神经语言模型的预测力,和基于规则的推理引擎,让这两个系统协同作业,从而寻找解决方案。 研究者还开发了一种方法,可以生成大量的合成训练数据——高达1亿个独特样本。 这样,就可以在有效解决数据不足的问题,在不依赖人类示范的情况下训练AlphaGeometry。