Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models

論文の概要: Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12397v1
Date: Tue, 18 Jun 2024 08:38:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 19:56:37.309285
Title: Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models
Title（参考訳）: 欠陥の解消--大言語モデルにおける合成データの不備と緩和方略を探る
Authors: Jie Chen, Yupeng Zhang, Bingning Wang, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen, Weipeng Chen,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の学習における高品質なデータ不足問題に対する解決法として,合成データを提案する。我々の研究は、Q-A(Q-A)ペア、一般的な合成データに関連するこれらの特定の欠陥を掘り下げ、これらの欠陥を軽減するための未学習技術に基づく方法を提案する。我々の研究は、より堅牢で効率的なLLMトレーニングを促進することを目的として、合成データの効果的な利用に関する重要な洞察を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 89.88010750772413
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Synthetic data has been proposed as a solution to address the issue of high-quality data scarcity in the training of large language models (LLMs). Studies have shown that synthetic data can effectively improve the performance of LLMs on downstream benchmarks. However, despite its potential benefits, our analysis suggests that there may be inherent flaws in synthetic data. The uniform format of synthetic data can lead to pattern overfitting and cause significant shifts in the output distribution, thereby reducing the model's instruction-following capabilities. Our work delves into these specific flaws associated with question-answer (Q-A) pairs, a prevalent type of synthetic data, and presents a method based on unlearning techniques to mitigate these flaws. The empirical results demonstrate the effectiveness of our approach, which can reverse the instruction-following issues caused by pattern overfitting without compromising performance on benchmarks at relatively low cost. Our work has yielded key insights into the effective use of synthetic data, aiming to promote more robust and efficient LLM training.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の訓練において,高品質なデータ不足の問題に対処する手段として,合成データを提案する。合成データは,下流ベンチマーク上でのLLMの性能を効果的に向上することを示した。しかし、その潜在的な利点にもかかわらず、我々の分析は合成データに固有の欠陥があることを示唆している。合成データの均一なフォーマットは、パターンの過度な適合をもたらし、出力分布に大きな変化を引き起こす可能性があるため、モデルの命令追従能力は低下する。我々の研究は、Q-A(Q-A)ペア、一般的な合成データに関連するこれらの特定の欠陥を掘り下げ、これらの欠陥を軽減するための未学習技術に基づく方法を提案する。実験により,比較的低コストでベンチマークの性能を損なうことなく,パターンオーバーフィッティングによる命令追従問題を逆転させる手法の有効性を実証した。我々の研究は、より堅牢で効率的なLLMトレーニングを促進することを目的として、合成データの効果的な利用に関する重要な洞察を得た。

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