成本效益高:相比真实数据收集,数据合成能够大规模、低成本地生成数据。 应用场景 1. AI模型训练 在大模型时代,数据合成技术被广泛应用于AI模型的训练中。通过生成大量高质量的合成数据,可以弥补真实数据的不足,提高模型的泛化能力和鲁棒性。例如,在医疗领域,使用合成数据替代真实医疗保健数据进行模型训练,既能保护患者...
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。 其实,之前就有相关研究...
数据增强是一种从数据到数据的生成方法,通常涉及对原始数据的操作以增加其多样性和数量,而不显著改变其基本特征。数据增强技术旨在通过变换或扰动来增强现有数据样本的丰富性。 数据增强可以分为数据标注、数据重构和共同标注三个子类别。 数据合成(Data Synthesis): 数据合成旨在从头开始或基于生成模型创建全新的数据,这...
顾名思义,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。 在训练大模型的过程中,除了需要庞大的数据量以外,数据的质量同样至关重要。例如,ChatGPT...
这个工作不错，探讨了大模型在训练和评估过程中对大量、多样化和高质量数据的需求，并分析了当前数据生成技术的发展状况，值得看看。可以看几个点：2、数据合成和增强技术的演进步骤 3、数据准备阶段中数据合成和增强技术概览 表格按照不同的研究方法分类，展示了它们使用的数据源以及生成的合成数据 4、预训练中的数据...
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...
合成数据将成为大模型训练数据的新来源 当前，大模型的训练严重依赖现有的互联网公开文本数据。如果下一代大模型的参数达到万亿级别以上的话，数据短缺的问题将成为训练瓶颈。对此，合成数据将是一种有效的解决方案。合成数据是计算机模拟技术或算法创建生成的自标注信息，能够在数学上或统计学上反映原始数据的属性，因此...
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...
沈向洋指出,随着模型规模的扩大,数据需求呈指数级攀升。以OpenAI的GPT系列为例,GPT-3使用了2TB的数据,而到GPT-4时,这一数值已经飙升至12TB。更为令人震惊的是,沈向洋预测,未来的GPT-5可能需要多达200TB的数据来进行训练。由于互联网数据的存量已经告急,传统的数据获取方式难以满足这一日益增长的需求,合成数据的...
大模型训练中的AI合成数据应用,随着人工智能技术的飞速发展,数据成为了训练高级模型的关键因素。然而,很多时候,真实的数据并不总是能够满足模型训练的需求。为了解决这个问题,一些开发者开始尝试使用AI合成数据来训练模型。这种现象近年来逐渐引起人们的关注,但同时也