近期，由谷歌、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和MultiOn組成的聯(lián)合研究團(tuán)隊，發(fā)布了一項關(guān)于合成數(shù)據(jù)在大型模型訓(xùn)練中應(yīng)用的重要研究成果。
專注于人工智能發(fā)展的研究機(jī)構(gòu)Epoch AI報告指出，當(dāng)前全球約有300萬億個公開可用的高質(zhì)量文本訓(xùn)練標(biāo)記。但隨著像ChatGPT這類大模型的快速發(fā)展，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級增長，預(yù)計在2026年之前，這些現(xiàn)有數(shù)據(jù)將被耗盡。在此背景下，合成數(shù)據(jù)成為了關(guān)鍵的替代方案。
研究人員著重探索了兩種合成數(shù)據(jù)類型，即正向數(shù)據(jù)和負(fù)向數(shù)據(jù)。正向數(shù)據(jù)是由高性能大模型，如GPT - 4和Gemini 1.5 Pro生成的正確問題解決方案，為模型提供解決數(shù)學(xué)問題的范例。然而，單純依靠正向數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練存在明顯局限。其一，這種方式可能無法讓模型真正理解問題解決背后的邏輯，只是通過模式匹配來學(xué)習(xí)；其二，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加，模型可能會學(xué)到虛假的相關(guān)性，導(dǎo)致在處理新問題時泛化能力降低。
有鑒于此，研究人員引入了負(fù)向數(shù)據(jù)，也就是經(jīng)過驗證為錯誤的問題解決步驟。這能幫助模型識別并避免錯誤，從而增強(qiáng)其邏輯推理能力。盡管使用負(fù)向數(shù)據(jù)存在挑戰(zhàn)，因為錯誤步驟可能包含誤導(dǎo)性信息，但研究人員借助直接偏好優(yōu)化（DPO）方法，成功讓模型從錯誤中學(xué)習(xí)，并強(qiáng)調(diào)每個問題解決步驟的重要性。
DPO方法會為每個問題解決步驟分配一個優(yōu)勢值，以反映其相對于理想解決方案的價值。研究發(fā)現(xiàn)，高優(yōu)勢步驟是正確解決問題的關(guān)鍵，而低優(yōu)勢步驟可能意味著模型推理存在問題?；谶@些優(yōu)勢值，模型能夠在強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架內(nèi)動態(tài)調(diào)整策略，更高效地從合成數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)。
為驗證合成數(shù)據(jù)的有效性，研究團(tuán)隊選用DeepSeek - Math - 7B和LLaMa2 - 7B等模型，在GSM8K和MATH數(shù)據(jù)集上開展了全面測試。結(jié)果令人驚喜，經(jīng)過正向和負(fù)向合成數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的大模型，在數(shù)學(xué)推理任務(wù)上的性能提升了八倍。這一研究充分彰顯了合成數(shù)據(jù)在增強(qiáng)大模型邏輯推理能力方面的巨大潛力，為大模型的發(fā)展開辟了新的方向。（Suky）
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