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...
其实，从字面上并不难理解，“合成数据”是运用计算机模拟生成的人造数据，它的用途——就是用来模拟现实世界的观察与观测。简言之，合成数据是计算机“举一反三”制造的模拟数据，为训练、测试、验证AI模型和算法而生，相当于为AI模型打造一片“题海”。以ChatGPT为代表的AIGC应用基于大模型，即由庞大数据集训练...
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...
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，...
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...
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。
NVIDIA 于近日发布Nemotron-4 340B。开发者可以使用这组开源模型生成用于训练大语言模型(LLM)的合成数据,训练出的 LLM 可用于医疗、金融、制造、零售等各个行业的商业应用。 高质量的训练数据对于自定义 LLM 的性能、准确性和回答质量来说至关重要,但强大的数据集通常非常昂贵且难以获得。
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...
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。