論文の概要: Surveying the Effects of Quality, Diversity, and Complexity in Synthetic Data From Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02980v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 02:47:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:10:15.413581
• Title: Surveying the Effects of Quality, Diversity, and Complexity in Synthetic Data From Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルからの合成データにおける品質・多様性・複雑さの影響調査
• Authors: Alex Havrilla, Andrew Dai, Laura O'Mahony, Koen Oostermeijer, Vera Zisler, Alon Albalak, Fabrizio Milo, Sharath Chandra Raparthy, Kanishk Gandhi, Baber Abbasi, Duy Phung, Maia Iyer, Dakota Mahan, Chase Blagden, Srishti Gureja, Mohammed Hamdy, Wen-Ding Li, Giovanni Paolini, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Elliot Meyerson,
• Abstract要約: データ品質,多様性,複雑性の観点から,各アルゴリズムが生成した合成データの構成によるアルゴリズムの評価を行った。 合成データパイプラインにおける各種成分が各データ特性に与える影響について検討する。 これらのトレードオフのバランスは、将来の自己改善アルゴリズムの開発に不可欠である、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.85318938363753
• License:
• Abstract: Synthetic data generation with Large Language Models is a promising paradigm for augmenting natural data over a nearly infinite range of tasks. Given this variety, direct comparisons among synthetic data generation algorithms are scarce, making it difficult to understand where improvement comes from and what bottlenecks exist. We propose to evaluate algorithms via the makeup of synthetic data generated by each algorithm in terms of data quality, diversity, and complexity. We choose these three characteristics for their significance in open-ended processes and the impact each has on the capabilities of downstream models. We find quality to be essential for in-distribution model generalization, diversity to be essential for out-of-distribution generalization, and complexity to be beneficial for both. Further, we emphasize the existence of Quality-Diversity trade-offs in training data and the downstream effects on model performance. We then examine the effect of various components in the synthetic data pipeline on each data characteristic. This examination allows us to taxonomize and compare synthetic data generation algorithms through the components they utilize and the resulting effects on data QDC composition. This analysis extends into a discussion on the importance of balancing QDC in synthetic data for efficient reinforcement learning and self-improvement algorithms. Analogous to the QD trade-offs in training data, often there exist trade-offs between model output quality and output diversity which impact the composition of synthetic data. We observe that many models are currently evaluated and optimized only for output quality, thereby limiting output diversity and the potential for self-improvement. We argue that balancing these trade-offs is essential to the development of future self-improvement algorithms and highlight a number of works making progress in this direction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた合成データ生成は、ほぼ無限のタスクで自然データを増やすための有望なパラダイムである。 この多様性を考えると、合成データ生成アルゴリズム間の直接比較は少ないため、改善がどこから来るのか、ボトルネックが存在するのかを理解することは困難である。 本稿では,データ品質,多様性,複雑さの観点から,各アルゴリズムが生成する合成データの構成によるアルゴリズムの評価を提案する。 これらの3つの特徴は、オープンエンドプロセスにおけるそれらの重要性と、下流モデルの能力に対する影響である。 我々は、分配モデル一般化に欠かせない品質、分配モデル一般化に欠かせない多様性、双方にとって有益な複雑さを見出した。 さらに、トレーニングデータにおける品質と多様性のトレードオフの存在と、モデル性能に対する下流の影響を強調した。 次に、合成データパイプラインにおける各種成分が各データ特性に与える影響について検討する。 本研究により, 合成データ生成アルゴリズムの分類と, 利用した成分と結果がデータQDC組成に与える影響を比較することができる。 この分析は、効率的な強化学習と自己改善アルゴリズムのための合成データにおけるQDCのバランスの重要性について議論する。 トレーニングデータにおけるQDトレードオフとは対照的に、しばしば、モデル出力品質と合成データの合成に影響を及ぼす出力の多様性との間にトレードオフが存在する。 多くのモデルが現在評価され、出力品質のみに最適化されているため、出力の多様性と自己改善の可能性を制限することができる。 これらのトレードオフのバランスは、将来の自己改善アルゴリズムの開発に不可欠であり、この方向に進む多くの研究を強調している。

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