論文の概要: SoftSRV: Learn to Generate Targeted Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16534v3
• Date: Tue, 04 Feb 2025 22:48:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:50.715149
• Title: SoftSRV: Learn to Generate Targeted Synthetic Data
• Title（参考訳）: SoftSRV: ターゲットとする合成データの生成を学ぶ
• Authors: Giulia DeSalvo, Jean-Fracois Kagy, Lazaros Karydas, Afshin Rostamizadeh, Sanjiv Kumar,
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有モデルを対象とした合成微調整データを生成するための新しいフレームワークであるSoftSRVを提案する。 We found that SoftSRV improve on typical prompt engineering approach, generated target data that led to fine-tuned model。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.20014396557643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel framework, SoftSRV, that is used to generate targeted synthetic fine-tuning data for improving task-specific model performance. Given a sample from a target distribution, our proposed framework uses a data-driven loss minimization approach to steer a frozen large language model (LLM) to generate synthetic sequences that are similar to those from the target distribution. SoftSRV provides a practical improvement over common prompt engineering approaches that rely on human-engineered prompt-templates, which can be idiosyncratic, labor-intensive to craft, and may need to be specialized per domain. We empirically evaluate our method against standard baselines guiding a large LLM to generate synthetic data to fine-tune a smaller language model on three different domains (coding, math, reasoning). We perform these evaluations without any particular specialization of the framework to each domain, emphasizing the generality of our approach. We find that SoftSRV improves upon typical prompt engineering approaches, generating targeted data that leads to fine-tuned models with significantly better task-specific performance. In addition, SoftSRV-generated data better matches the target distribution according to the MAUVE similarity metric.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,タスク固有のモデル性能を改善するために,対象とする合成微調整データを生成するための新しいフレームワークであるSoftSRVを提案する。 提案フレームワークは,対象分布からサンプルを抽出し,データ駆動型損失最小化手法を用いて,凍結した大言語モデル(LLM)を操り,対象分布から類似した合成シーケンスを生成する。 SoftSRVは、人間工学のプロンプトテンプレートに依存する一般的なプロンプトエンジニアリングアプローチよりも実践的な改善を提供する。 我々は,3つの異なるドメイン(コーディング,数学,推論)でより小さな言語モデルを微調整する合成データを生成するために,大規模なLLMを導く標準ベースラインに対して,我々の手法を実証的に評価した。 フレームワークを各ドメインに特化せずにこれらの評価を行い、アプローチの汎用性を強調します。 We found that SoftSRV improve on typical prompt engineering approach, generated target data that to to to to pull-tuned model with significantly better task-specific performance。 さらに、SoftSRVの生成したデータは、MAUVEの類似度測定値に従って、ターゲット分布とよりよく一致している。

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