“如何使用合成数据来训练大型语言模型”
使用合成数据训练语言模型
大型语言模型是许多人在思考任何类型的人工智能时首先想到的。它们的关键在于这些模型是基于大量的文本数据进行训练的。通常，这些数据的来源是通过网络爬取公开可用的在线数据。
事实是，数据，更准确地说是训练LLM属性所需的大量数据，是巨大的。这意味着收集和标记这些数据的行为可能是昂贵的。而且这甚至没有触及到一些数据的敏感性质。这是因为一些数据可能是敏感或机密的，并且可能不可能公开共享。
这就是合成数据的用武之地。合成数据是由算法创建的人工数据。它可以用来补充现实世界的数据或创建全新的数据集。这些数据集可以训练LLMS，甚至帮助它们在法律问题和成本更少的情况下可部署。但这只是其中的两个原因。
所以让我们看一看为什么公司正在寻求使用合成数据来训练他们的大型语言模型的几个原因。
责任和法律问题
上面简要提到了这一点，现在我们来扩展。如果你一直关注LLM的新闻，你就会发现人们对通过网络爬取获得的数据的使用越来越担心。这是因为通常会涉及大量的私人数据，并且根据当地法律可能会有问题。
另一方面，合成数据不包含任何个人身份信息或所谓的PII。因此，目前在使用合成数据进行模型训练时没有责任或法律问题。这对于关注数据隐私、安全性和未来责任的企业来说非常重要，因为各国政府正在迅速制定管理人工智能和个人数据的法律框架。
无异常
我相信这是一个重要因素，但是使用合成数据，你可能会得到没有异常和错误的数据，因为数据集往往是完整的并且有相应的标签。可以想象，这可以帮助提高LLM的性能，因为它们不会被训练在不准确或误导的数据上。
填补空白
合成数据可以用来填补现实世界数据集的空白。正如许多数据科学家非常了解的那样，往往数据集可能缺少大量重要信息。这些空白可能会对任何建模项目造成严重影响，但是使用合成数据，这些空白不存在，你很可能不会用不完整或不可用的数据来训练你的LLM。
控制偏见
可以创建合成数据来控制偏见。这对于确保LLM不对某些人群有偏见非常重要。问题是偏见可以通过多种方式引入数据，例如通过收集数据的方式、标记数据的方式或使用数据来训练LLM的方式。
然而，通过使用合成数据，可以确保数据集代表所有人群，从而控制偏见。
收集困难数据
说到底，获取数据可能变得非常困难。所以这是另一个有助于合成数据的优点。团队在收集大量数据以开始训练他们的LLM时需要消耗更少的资源和人力。而且说实话，很多数据在现实世界中可能很难或不可能收集。使用合成数据的团队对他们使用的数据有更大的控制权，因此他们甚至可以创造关于罕见事件的数据或敏感或机密的数据，例如涉及敏感的医疗信息或时间序列数据。
其他原因
使用合成数据有一些其他原因。包括提高整体性能、降低成本、更大的数据安全性以及增加灵活性。合成数据有许多原因，使其成为训练LLM的首选工具。
结论
正如你所见，合成数据是AI领域许多人寻求以训练模型的多功能工具。但是今天没有涉及到的内容还有很多，如果你想更好地理解合成数据和大型语言模型，你可以加入我们在ODSC West的活动。
在一个专门致力于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的完整轨道上，您将享受到关于这个快节奏领域的演讲、会议、活动等等。
已确认的会议包括：
- 使用特征存储个性化LLMs
- 了解大型模型的领域
- 使用LlamaIndex在您的数据上构建基于LLM的知识工作者
- 使用data2vec进行通用和高效的自监督学习
- 走向可解释和语言无关的LLMs
- 对Slack消息进行微调LLMs
- 使用开源LLMs构建产品级应用的超越演示和原型：如何构建
- 使用LangChain自动化业务流程
- 连接大型语言模型-常见陷阱和挑战
你还在等什么？立即获取你的通行证！
