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...
【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://...
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(...
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...
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。
模型的质量取决于数据源:合成数据的质量与输入数据和数据生成模型的质量高度相关。合成数据可能会反映源数据中的偏差用户接受度更具有挑战性:合成数据是一个新兴的概念,以前没有目睹其好处的用户可能不会接受它是有效的。 合成数据的生成需要时间和精力:虽然合成数据比实际数据更容易创建,但合成数据也不是免费的。
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...
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。“...
但互联网文本数据有限，GPT-3的参数量已达到千亿级别，如果下一代大模型的参数达到万亿级别以上的话，数据短缺问题恐成为训练的瓶颈。在此背景下，合成数据的重要性日益凸显。▌合成数据：更高效率、更低成本、更高质量 正如上文所述，“更高效率、更低成本、更高质量”是目前合成数据的优势所在。市场调研机构...