論文の概要: Towards a Theoretical Understanding of Synthetic Data in LLM Post-Training: A Reverse-Bottleneck Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01720v1
- Date: Sat, 12 Oct 2024 14:44:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 15:43:48.710883
- Title: Towards a Theoretical Understanding of Synthetic Data in LLM Post-Training: A Reverse-Bottleneck Perspective
- Title（参考訳）: LLMポストトライニングにおける合成データの理論的理解に向けて:リバース・ブートネックの視点から
- Authors: Zeyu Gan, Yong Liu,
- Abstract要約: 学習後モデルの一般化能力は生成モデルから得られる情報ゲインによって決定されることを示す。
本稿では,GGMIによる一般化ゲインの概念を導入し,一般化ゲインと情報ゲインの関係を明らかにする。
この分析は、合成データ生成の理論基盤として機能し、後学習モデルの一般化能力との関係をさらに強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.590540796223715
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic data has become a pivotal resource in post-training tasks for large language models (LLMs) due to the scarcity of high-quality, specific data. While various methods have been developed to generate synthetic data, there remains a discernible gap between the practical effects of synthetic data and our theoretical comprehension. To address this challenge, we commence by presenting a detailed modeling of the prevalent synthetic data generation process. Building upon this modeling, we demonstrate that the generalization capability of the post-trained model is critically determined by the information gain derived from the generative model, as analyzed from a novel reverse-bottleneck perspective. Moreover, we introduce the concept of Generalization Gain via Mutual Information (GGMI) and elucidate the relationship between generalization gain and information gain. This analysis serves as a theoretical foundation for synthetic data generation and further highlights its connection with the generalization capability of post-trained models, offering an understanding about the design of synthetic data generation techniques and the optimization of the post-training process. We open source our code through an anonymous GitHub repository at https://anonymous.4open.science/r/Understanding-Synthetic.
- Abstract（参考訳）: 合成データは、高品質な特定のデータの不足により、大規模言語モデル(LLM)のポストトレーニングタスクにおいて重要なリソースとなっている。
合成データを生成するための様々な方法が開発されているが、合成データの実践的効果と理論的理解との間には、明確なギャップが残っている。
この課題に対処するために、我々は、一般的な合成データ生成プロセスの詳細なモデリングを提示し始める。
このモデルに基づいて, 学習後モデルの一般化能力は, 生成モデルから得られる情報ゲインによって決定されることを示す。
さらに、相互情報(GGMI)を介して一般化ゲインの概念を導入し、一般化ゲインと情報ゲインの関係を明らかにする。
この分析は、合成データ生成の理論基盤として機能し、ポストトレーニング後のモデルの一般化能力との関係をさらに強調し、合成データ生成技術の設計とポストトレーニングプロセスの最適化に関する理解を提供する。
私たちはコードをhttps://anonymous.4open.science/r/Understanding-Synthetic.comの匿名GitHubリポジトリを通じてオープンソースにしています。
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