論文の概要: Little Giants: Synthesizing High-Quality Embedding Data at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18634v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 10:47:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:19.116499
• Title: Little Giants: Synthesizing High-Quality Embedding Data at Scale
• Title（参考訳）: リトルジャイアンツ: スケールで高品質な埋め込みデータを合成する
• Authors: Haonan Chen, Liang Wang, Nan Yang, Yutao Zhu, Ziliang Zhao, Furu Wei, Zhicheng Dou,
• Abstract要約: SPEEDは,オープンソースの小型モデルと協調して大規模な埋め込みデータを効率的に生成するフレームワークである。 SPEEDはGPT API呼び出しの1/10未満しか使用せず、両者が合成データのみに基づいてトレーニングされている場合、最先端の埋め込みモデルE5_mistralよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.352883755806
• License:
• Abstract: Synthetic data generation has become an increasingly popular way of training models without the need for large, manually labeled datasets. For tasks like text embedding, synthetic data offers diverse and scalable training examples, significantly reducing the cost of human annotation. However, most current approaches rely heavily on proprietary models like GPT-4, which are expensive and inefficient for generating large-scale embedding data. In this paper, we introduce SPEED, a framework that aligns open-source small models (8B) to efficiently generate large-scale synthetic embedding data. Through supervised fine-tuning, preference optimization, and self-improvement, SPEED enables small open-source models to produce high-quality data. Remarkably, SPEED uses only less than 1/10 of the GPT API calls, outperforming the state-of-the-art embedding model E5_mistral when both are trained solely on their synthetic data. Using this efficient generator, we conduct a comprehensive study on how various factors within the alignment pipeline impact data quality and reveal the scaling law for synthetic embedding data.
• Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、大規模で手動でラベル付けされたデータセットを必要とせずにモデルをトレーニングする方法として、ますます人気が高まっている。 テキスト埋め込みのようなタスクでは、合成データは多様でスケーラブルなトレーニング例を提供し、人間のアノテーションのコストを大幅に削減する。 しかし、現在のほとんどのアプローチは、大規模埋め込みデータを生成するのに高価で非効率なGPT-4のようなプロプライエタリなモデルに大きく依存している。 本稿では,オープンソースの小型モデル(8B)を協調して,大規模合成埋め込みデータを効率的に生成するフレームワークであるSPEEDを紹介する。 教師付き微調整、選好最適化、自己改善により、SPEEDは小さなオープンソースモデルで高品質なデータを生成することができる。 注目すべきは、SPEEDはGPT API呼び出しの1/10未満しか使用せず、両者が合成データのみに基づいてトレーニングされている場合、最先端の埋め込みモデルE5_mistralよりも優れています。 この効率的なジェネレータを用いて、アライメントパイプライン内の様々な要因がデータ品質に与える影響について包括的な研究を行い、合成埋め込みデータのスケーリング法則を明らかにする。

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