上下文学习. 只通过提示词合成数据在数据准确性方面可能有所不足. 对大模型应用来说, 提高模型生成准确性的最直接的方式是注入小量的示例样本 (其实就是加入了部分的人类监督信息进行小样本学习). 如果恰好有人工标注的数据集, 示例可以是直接从人工标注数据集中获得; 如果没有人工标注数据集, 则需要借用大模型自身...
相比之下,我们的工作强调以LLM为导向的数据合成和增强,系统地涵盖了LLM的完整生命周期——从数据准备到应用——并解决核心LLM功能,如理解和生成,最终目标是通过以数据为中心的技术来改进LLM本身。 数据增强与合成 介绍了数据生成方法的分类,这些方法在处理数据稀缺性和不平衡性方面起着关键作用,从而提高模型性能和泛化...
SORA合成.OpenAI的文生视频模型SORA可以生成一分钟长度的高清晰度视频, 训练文生视频模型的主要训练数据是视频和对应的文本描述. 在SORA的训练数据上, 作者采用介于宽屏1920x1080p以及坚屏1080x1920视频两者之间的各类比例的视频, 再用DallE3对视频生成文本描述 (其实是针对视频中的祯采样逐一生成描述), 再用GPT模型...
3 合成数据的评估 数据评估:使用多种评价指标来评估数据质量,如准确性、多样性和相关性。多样性反映了生成数据的变化,包括文本长度、主题或写作风格的差异。这对于生成模拟真实世界数据的样本至关重要,从而防止模型训练或评估过程中的过拟合和偏差。 4 结语 尽管看似简单,但生成同时具有高正确性和足够多样性的合成数据...
1A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language ModelsKe WangonecallHangzhou Innovation Institute,Beihan
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,这些数据与真实数据的分布相似。随着生成AI的爆炸式增长,合成数据的质量和生成效率都有了显著提升。 数据合成可以分为通用模型蒸馏、领域模型蒸馏和模型自我改进三个子类别。
第三部 可微分物理引擎论文综述 一些想法 第一部 对话周衔:如何通过RoboGen来生成大规模机器人示教数据 1. RoboGen简介 RoboGen是一种通过生成式模拟(Generative Simulation)自动学习多种机器人技能的机器人代理。与其他生成式机器人代理不同,RoboGen并不是利用已有的大语言模型或生成式AI直接生成策略或者低层动作,...