大型語言模型的資料合成與擴充技術
圖靈學院
科楠
2024-10-24
大型語言模型（LLM）的興起
近年来，大型語言模型（LLM）在自然語言處理和電腦視覺等領域展現出驚人的能力，成為通用人工智慧（AI）系統發展的關鍵。LLM之所以取得如此成功，主要歸功於它們能夠從大量資料中學習並掌握複雜的模式和關係。然而，訓練LLM需要海量的資料，這也帶來了一系列挑戰，例如資料獲取成本高、資料品質參差不齊、資料隱私和安全問題等，今天我們就來針對此問題的一篇北京航天航空大學發表在arXiv的Survey論文內容進行分享。
資料合成與擴充技術的重要性
為了克服這些挑戰，研究人員提出了各種資料合成與擴充技術。這些技術的目標是提高LLM的效能，同時解決資料獲取和品質方面的問題。
資料合成與擴充方法
論文綜述主要涵蓋以下兩種資料合成與擴充方法：
- 資料擴充（Data Augmentation）：在不改變原始資料基本特徵的前提下，通過操作或擾動增加資料的多樣性和數量。
- 資料合成（Data Synthesis）：從頭開始或基於生成模型建立全新的資料，使其與真實資料分佈相似。
圖:大型模型的資料合成和增強技術開發的演化步驟的圖示。
Source:https://arxiv.org/pdf/2410.12896
資料擴充技術
常見的資料擴充技術包括：
- 資料重整（Data Reformation）: 例如旋轉、顏色通道轉換、同義詞替換等，以及利用LLM生成重整資料的方法，如TinyGSM、GPT3Mix、CORE和DISCO等。
- 資料標記（Data Labeling）: 利用LLM為未標記資料生成標籤，例如T-SciQ、ChatGPT-based等。
- 共同標註（Co-Annotation）: 利用LLM和人類共同完成資料標註，例如Co-annotating、ToolCoder等。
資料合成技術
常見的資料合成技術包括：
- 通用模型蒸餾（General Model Distillation）: 利用強大的通用模型（如StableVicuna、ChatGPT和GPT-4）生成資料，例如TinyStories、Phi-1系列、Alpagasus和WizardLM等。
- 領域模型蒸餾（Domain Model Distillation）: 利用針對特定領域定制的模型生成資料，例如Minerva、DeepSeek-Prover和WizardCoder等。
- 模型自我改進（Model Self-Improvement）: 利用LLM自身生成資料並用於訓練自身，例如Rephrasing、Self-instruct、SPIN和SelTDA等。
LLM生命週期中的資料合成與擴充
資料合成與擴充技術可以應用於LLM生命週期的不同階段，包括：
- 資料準備階段
- 預訓練階段
- 微調階段
- 指令調整階段
- 偏好對齊階段
每個階段都有不同的技術應用，論文中列舉了大量的例子，例如Alpaca、Vicuna、Orca、Baize、LLaVA等。
基於功能的資料合成與擴充
根據LLM的核心功能，資料合成與擴充方法可以分為以下幾類：
- 理解（Understanding）：例如Alpaca、WizardLM、WRAP、LLaVA和ChartLlama等。
- 邏輯（Logic）：例如ReST-EM、Case2Code、MathInstruct、MMIQC、STaR和SelTDA等。
- 記憶（Memory）：例如Quiet-STaR、AutoKG、Persona Hub、AceCoder和RepoCoder等。
- 生成（Generation）：例如Genie、UltraMedical、HuaTuo、TinyStories、DIALOGIC和ALIA等。
挑戰與限制
儘管資料合成與擴充技術取得了顯著進展，但也面臨一些挑戰和限制：
- 合成與擴充方法本身: 如何生成更逼真、更具多樣性的資料，如何評估合成資料的品質，如何避免引入新的偏差等。
- 資料隱私與安全: 如何保護合成資料中包含的個人隱私，如何防止合成資料被惡意利用等。
- 社會影響: 合成資料可能加劇社會偏見，合成資料的真實性可能引發法律爭議等。
未來研究方向
圖: 此圖表對比了現有的基於大型語言模型（LLM）的資料合成與增強技術的調查以及圖表中所提出的新調查方式。根據圖表的說明，可以分成上下兩部分來理解。
上半部分：以往的LLM資料合成與增強技術調查
這部分強調的是以往的調查主要專注於LLM驅動的資料合成與增強技術，目標是支援後續的任務（downstream tasks）。
下半部分：針對LLM的資料合成與增強的調查
這部分表達了新的調查方法，強調的是LLM導向的資料合成與增強技術，涵蓋LLM的完整生命週期，並強調LLM的核心功能。
關鍵區別：傳統方法集中於資料增強技術的應用，以支持LLM的後續任務。
新的方法強調的是完整的生命週期，以及如何通過理解和生成等核心功能來改進LLM自身，並且更注重資料驅動的技術在這一過程中的作用。Source:https://arxiv.org/pdf/2410.12896
未來資料合成與擴充技術的研究方向包括：
- 領域模型蒸餾: 利用領域特定模型生成更高品質的資料。
- 大規模合成: 開發更具擴展性的資料合成方法，以滿足大型模型的訓練需求。
- 多模態合成: 開發更强大的多模態資料合成方法。
- 評估指標: 開發更全面的評估指標，以評估合成資料的品質和對LLM效能的影響。
- 倫理和社會影響: 深入研究資料合成與擴充技術的倫理和社會影響，制定相應的規範和指南。
結論
資料合成與擴充技術對於提高LLM的效能至關重要，並且將在未來繼續推動LLM技術的發展。通過不斷創新和完善，這些技術將有助於構建更強大、更可靠、更負責任的AI系統。
如果您需要更深入的了解，請參閱原始論文。
