然而，随着大型语言模型变得越来越大，专家不止一次地警告说，训练LLM将要用完目前我们所拥有的所有数据。大企业控制大部分数据，其他企业则没有数据可用。如何破局呢？合成数据目前成为一些企业训练LLM的出路。MIT Technology Review将AI用的合成数据使用评为2022年十大突破性技术之一。Forrester的研究甚至将合成数据确定为...
合成数据的一个重要问题是模型偏差。如果生成的数据不能覆盖现实世界的多样性，可能会导致模型过度依赖这些合成数据，最终在实际应用中表现不佳。此外，合成数据可能会让模型在某些特定模式上过拟合，从而降低其在现实场景中的泛化能力。（3）生成数据的可靠性 在一些领域，合成数据的生成过程可能会受到算法限制，导致生...
【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://...
从5K数据量开始，模型主观对话性能随着数据量增加而提升，但数据量达到20K后，性能增长变缓——LLM数据合成新范式：基于世界知识树打造高质量对话数据 随着大模型能力的快速发展，模型训练对高质量SFT数据的需求日益迫切。数据合成技术作为一种新颖高效的数据生成策略，逐渐成为研究热点，并在模型迭代过程中扮演着关键角色。
通过大型语言模型增强的模型无关的文档级别嵌入框架,显著提升了常用检索模型(如Bi-编码器模型Contriever、DRAGON和晚期交互模型ColBERTv2)的有效性,从而在LoTTE数据集和BEIR数据集上实现了最先进的成果。 信息源、合成查询、标题和文本块称为文档的字段。这些字段从不同角度表达了原始文档的语义,并将组成文档的文档级别...
研究表明,高质量的训练数据是提升大语言模型数学推理能力的关键基础。然而,由于数学领域专业标注成本高昂、优质监督数据稀缺,大规模高质量数据集的获取成为制约模型性能提升的主要瓶颈。为突破这一限制,研究者们提出了多种创新性的数据合成方法,这些方法不仅有效解决了数据稀缺问...
混元利用混元内部系列大模型构建合成数据并筛选，再喂给大模型，合成数据更多是对专业数据和自然数据不足情况的补充。“今年年初开始，模型越来越大，我们发现数据不够了。自然数据增长速度跟不上模型对数据的需求，有一种说法是到2026年自然数据会被‘吃完’。” 康战辉表示，未来大模型合成数据的比例将越来越高。(...
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，...
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...