論文の概要: Balancing Cost and Effectiveness of Synthetic Data Generation Strategies for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19759v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 06:12:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 17:49:48.519702
• Title: Balancing Cost and Effectiveness of Synthetic Data Generation Strategies for LLMs
• Title（参考訳）: LLMのための合成データ生成手法のバランシングコストと有効性
• Authors: Yung-Chieh Chan, George Pu, Apaar Shanker, Parth Suresh, Penn Jenks, John Heyer, Sam Denton,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、より高度なユースケースに適用され、微調整のための高品質でタスク固有のデータセットを生成する。 高品質な人的データを使用することは、モデルのパフォーマンスをアンロックするための最も一般的なアプローチであるが、多くのシナリオでは違法に高価である。 合成データやハイブリッドデータの生成など、いくつかの代替手法も登場したが、これらの手法の有効性は未だ不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6700983301090584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) are applied to more use cases, creating high quality, task-specific datasets for fine-tuning becomes a bottleneck for model improvement. Using high quality human data has been the most common approach to unlock model performance, but is prohibitively expensive in many scenarios. Several alternative methods have also emerged, such as generating synthetic or hybrid data, but the effectiveness of these approaches remain unclear, especially in resource-constrained scenarios and tasks that are not easily verified. To investigate this, we group various synthetic data generation strategies into three representative categories -- Answer Augmentation, Question Rephrase and New Question -- and study the performance of student LLMs trained under various constraints, namely seed instruction set size and query budget. We demonstrate that these strategies are not equally effective across settings. Notably, the optimal data generation strategy depends strongly on the ratio between the available teacher query budget and the size of the seed instruction set. When this ratio is low, generating new answers to existing questions proves most effective, but as this ratio increases, generating new questions becomes optimal. Across all tasks, we find that choice of augmentation method and other design choices matter substantially more in low to mid data regimes than in high data regimes. We provide a practical framework for selecting the appropriate augmentation method across settings, taking into account additional factors such as the scalability of each method, the importance of verifying synthetic data, and the use of different LLMs for synthetic data generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がより多くのユースケースに適用されるにつれて、微調整のための高品質なタスク固有のデータセットを作成することが、モデル改善のボトルネックとなる。 高品質な人的データを使用することは、モデルのパフォーマンスをアンロックするための最も一般的なアプローチであるが、多くのシナリオでは違法に高価である。 合成データやハイブリッドデータの生成など、いくつかの代替手法も登場しているが、これらの手法の有効性は、特にリソース制約のあるシナリオや、容易に検証できないタスクにおいて不明確である。 そこで本研究では, 各種合成データ生成戦略を, 回答拡張, 質問文, 新質問の3つのカテゴリに分類し, シード命令セットサイズ, クエリ予算など, 様々な制約下で訓練された学生LLMの性能について検討する。 これらの戦略は、設定間で等しく効果的ではないことを実証します。 特に、最適なデータ生成戦略は、利用可能な教師クエリ予算とシード命令セットのサイズとの比率に強く依存する。 この比率が低い場合には、既存の質問に対する新しい回答を生成するのが最も効果的であるが、この比率が大きくなると、新しい質問を生成するのが最適となる。 すべてのタスクにおいて、高次データ構造よりも、低次データ構造において、拡張方法や他の設計選択が重要であることが分かりました。 本稿では、各手法のスケーラビリティ、合成データの検証の重要性、合成データ生成における異なるLLMの使用など、追加的な要素を考慮して、設定間で適切な拡張方法を選択するための実用的なフレームワークを提案する。

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