在大数据时代，数据被称为石油；在生成式AI（GenAI）时代，数据则被称为“智能的基石”，就像建筑需要稳固的基石来支撑一样，生成式AI模型的智能表现完全依赖于数据，高质量的数据是构建和训练这些复杂大模型的基础。Google于2017年发明的transformer模型引发了行业的一个重大转变就是使用无监督学习，使大模型（LLM）能...
文本处理:大模型的“数据增量”类似 GPT 模型的训练需要海量的语料库,但手动构建这些语料不仅耗时,还可能因某些领域样本不足而影响模型性能。通过生成合成问答数据、翻译样本等,研究人员可以快速扩大训练集,显著提升模型能力。 一个典型的例子是 OpenAI 的 Codex 模型,它使用合成代码片段来丰富训练数据,结果证明,合成数...
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...
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...
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。
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...
近几天在研究大模型LLM数数问题时,使用合成数据集来训练LLM“统计字符串(100个单词以内)中字母的个数”的能力,基于Word进行分词。原始的合成代码在生成随机字符串时,采用如下代码: # self.words为常见英文单词数组,长度为3432ifrandom.random()<0.1:ss=random.choices(self.words,k=random.randint(1,9))else:ss...
多语言检索中的密集检索模型由于跨多种语言的训练数据不均匀且稀缺,成功有限。合成训练数据生成具有潜力(例如,InPars或Promptagator),但仅针对英语进行了研究。 因此,为了研究模型在跨语言和单语言检索任务中的能力,论文开发了SWIM-IR,一个包含2800万训练对的多语言检索训练数据集,涵盖33种(从高到极低资源)语言,...