【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://...
条件提示.大模型合成数据比较容易遇到的问题是会产生较多重复的数据, 即使设置很高的温度值这个问题也得不到缓解, 导致模型生成的数据缺乏多样性.条件提示是解决该问题的一种有效方法. 条件提示是指在输入提示中额外再加入条件项-条件值数据e_{condition} = \{(c_1, v_1), (c_2, v_2), \ldots, (c_n...
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...
大模型数据工程进展-大模型的数据合成与扩充综述，A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language Models ，详细介绍了数据生成的两个主要方法：数据扩充和合成 ：https://arxiv.org/pdf/2410.12896。这个工作不错，探讨了大模型在训练和评估过程中对大量、多样化和高质量数据的需求，并分析了当前...
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，...
大模型数据合成系列已经全部更新完毕!这个系列涵盖了如何利用大模型生成高质量的对齐、指令和推理数据。如果你对这些内容感兴趣,可以点击我的主页查看详细介绍~。接下来,我准备分享一下LLM-as-a-judge方法的应用,在我看来,data synthesis和LLM-as-a-judge是通往LLMs-as-Oracles的两大基石👍。另外...
大型语言模型(LLMs)高质量数据的增长速度远远落后于训练数据集的扩张,在这种情况下,合成数据已成为一个有希望的解决方案。目前,数据生成主要包含两种主要方法:数据增强和合成。全面回顾并总结了LLMs整个生命周期中的数据生成技术,包括数据准备、预训练、微调、指令调优、偏好对齐和应用。
大模型数据合成指南:指令数据合成篇 📚 指令微调数据:指令微调数据(Instruction-tuning Data)是专门为训练语言模型而设计的数据集,旨在让模型能够更准确地理解和执行自然语言中的指令。这些数据集通常包含一组明确的任务指令和相应的正确回答,帮助模型学习如何执行特定任务。 📚 数据多样性提升方法一:生成与过滤 Wang...