論文の概要: Does Training on Synthetic Data Make Models Less Robust?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07164v2
• Date: Sun, 16 Mar 2025 03:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:58:08.272407
• Title: Does Training on Synthetic Data Make Models Less Robust?
• Title（参考訳）: 合成データのトレーニングはモデルにロバストさを損なうか?
• Authors: Lingze Zhang, Ellie Pavlick,
• Abstract要約: 我々はLlama-2-7B-hfモデルを用いて自然言語推論(NLI)タスクのシミュレーション実験を行った。 以上の結果から,人工的なデータは期待通りに盲点を補強するものではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.69532318920725
• License:
• Abstract: An increasingly common practice is to train large language models (LLMs) using synthetic data. Often this synthetic data is produced by the same or similar LLMs as those it is being used to train. This raises the question of whether the synthetic data might in fact exacerbate certain "blindspots" by reinforcing heuristics that the LLM already encodes. In this paper, we conduct simulated experiments on the natural language inference (NLI) task with Llama-2-7B-hf models. We use MultiNLI as the general task and HANS, a targeted evaluation set designed to measure the presence of specific heuristic strategies for NLI, as our "blindspot" task. Our goal is to determine whether performance disparities between the general and blind spot tasks emerge. Our results indicate that synthetic data does not reinforce blindspots in the way we expected. Specifically, we see that, while fine-tuning with synthetic data doesn't necessarily reduce the use of the heuristic, it also does not make it worse as we hypothesized.
• Abstract（参考訳）: ますます一般的なプラクティスは、合成データを使用して大きな言語モデル(LLM)を訓練することである。 この合成データは、しばしば訓練に使われているものと同じまたは類似のLCMによって生成される。 このことは、合成データが、LLMが既にエンコードしているヒューリスティックを補強することによって、実際に特定の「盲点」を悪化させるかどうかという問題を提起する。 本稿では,Llama-2-7B-hfモデルを用いた自然言語推論(NLI)タスクのシミュレーション実験を行う。 我々は、一般的なタスクとしてMultiNLIと、NLIの特定のヒューリスティック戦略の存在を測定するための目標評価セットであるHANSを、我々の"盲点"タスクとして使用しています。 私たちのゴールは、一般タスクと盲点タスクのパフォーマンス格差が出現するかどうかを判断することです。 以上の結果から, 人工的なデータは, 期待通りに盲点を補強するものではないことが示唆された。 特に、合成データによる微調整は、必ずしもヒューリスティックの使用を減少させるわけではないが、仮説上は悪化させるものではない。

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