論文の概要: On the Diversity of Synthetic Data and its Impact on Training Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15226v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:54:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 09:55:02.627008
• Title: On the Diversity of Synthetic Data and its Impact on Training Large Language Models
• Title（参考訳）: 合成データの多様性と大規模言語モデルの学習への影響について
• Authors: Hao Chen, Abdul Waheed, Xiang Li, Yidong Wang, Jindong Wang, Bhiksha Raj, Marah I. Abdin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多種多様な高品質な事前学習データの必要性を強調している。 合成データは、データの不足とアクセシビリティの課題に対する、実行可能なソリューションとして現れます。 本研究では, 事前学習および微調整段階における合成データ多様性の下流効果について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.00031258223175
• License:
• Abstract: The rise of Large Language Models (LLMs) has accentuated the need for diverse, high-quality pre-training data. Synthetic data emerges as a viable solution to the challenges of data scarcity and inaccessibility. While previous literature has focused predominantly on the quality and quantity of real data, our work enables the measurement of diversity in synthetic data and explores its impact on LLM performance. We study the downstream effects of synthetic data diversity during both the pre-training and fine-tuning stages by introducing a new diversity metric, \textit{LLM cluster-agent}, designed to evaluate the diversity of synthetic datasets. Through a series of controlled experiments with models of 350M and 1.4B parameters, we demonstrate that the proposed cluster-based LLM scoring of diversity correlates positively with both pre-training and supervised fine-tuning performance. Our findings also reveal that synthetic data diversity in pre-training affects supervised fine-tuning more significantly than pre-training itself, even for smaller models. We hope this study advances our understanding of the optimal use of synthetic data in LLM training and opens new avenues for efficient data generation processes.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の台頭は、多種多様な高品質な事前学習データの必要性を暗示している。 合成データは、データの不足とアクセシビリティの課題に対する、実行可能なソリューションとして現れます。 これまでの文献は主に実データの品質と量に焦点を合わせてきたが、我々の研究は合成データの多様性の測定を可能にし、LLMの性能への影響を探る。 我々は, 合成データセットの多様性を評価するために, 新しい多様性指標である \textit{LLM cluster-agent} を導入することにより, 事前学習および微調整段階における合成データ多様性の下流効果について検討した。 350Mおよび1.4Bパラメータのモデルを用いた一連の制御実験により,提案したクラスタベースLCMの多様性評価は,事前学習と教師付き微調整性能の両方に正の相関が認められた。 また, 事前学習における合成データの多様性は, より小さなモデルであっても, 事前学習自体よりも, 教師付き微調整に大きく影響していることが明らかとなった。 本研究は、LLMトレーニングにおける合成データの最適利用の理解を深め、効率的なデータ生成プロセスのための新たな道を開くことを願っている。

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