【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...
例如Self-play,在满足一定条件时,利用合成数据进行自我对抗微调(t+1代的模型尝试将t代模型的输出与真人的输出区分开),得到了比RLHF更好的效果。再如Claude3中用到的Constitutional AI,让AI系统在遵循预先设定的原则下,使用模型自身生成的反馈和修正意见来进行自我改进,得到一个既能生成无害内容,又不规避有害问题的...
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,我们...
3“合成数据+强化学习”,o1或确认大模型进化新范式 根据OpenAI工程师Jason Wei,o1使用了强化学习(RL)做思维链(Chain of Thought)来训练模型;思维链可以使模型在推理阶段实现能力增强,即Scaling Law(指大模型随着参数的增大而增强能力)可以不止出现在训练阶段。这里我们所说的强化学习(RL),指模型A生成推理结果后,由...
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(...
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。
今年5月腾讯开源原生中文DiT文生图模型Hunyuan-DiT，随后开源了多个文生文模型，记者了解到，腾讯近日又开源了MoE（专家）大语言模型Hunyuan-Large和混元3D生成大模型 Hunyuan3D-1.0。其中Hunyuan-Large参数量3890亿，是开源领域最大的MoE模型，Hunyuan3D-1.0则是业界首个同时支持文字、图像生成3D的开源大模型。“...
与模型大小的扩展相称,并显著优于仅在人类数据上进行微调的模型。 总而言之,利用反馈进行自我训练,可以大大减少对人工生成数据的依赖。 数据受限,生成可解 目前,虽然对人工收集的数据进行监督微调(SFT),可以提高大模型在特定任务上的性能,但是获得高质量的人工数据却是一大瓶颈。