論文の概要: What Matters in LLM-generated Data: Diversity and Its Effect on Model Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19262v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 02:44:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.451711
• Title: What Matters in LLM-generated Data: Diversity and Its Effect on Model Fine-Tuning
• Title（参考訳）: LLM生成データで何が重要か:多様性とモデルファインチューニングへの影響
• Authors: Yuchang Zhu, Zhonghua zhen, Qunshu Lin, Haotong Wei, Xiaolong Sun, Zixuan Yu, Minghao Liu, Zibin Zheng, Liang Chen,
• Abstract要約: LLM生成データの多様性レベルが下流モデルの性能にどのように影響するかを示す。 また、LLM生成データの異なる割合を混合したデータに基づいて訓練されたモデルの性能についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.43647238560673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the remarkable generative capabilities of large language models (LLMs), using LLM-generated data to train downstream models has emerged as a promising approach to mitigate data scarcity in specific domains and reduce time-consuming annotations. However, recent studies have highlighted a critical issue: iterative training on self-generated data results in model collapse, where model performance degrades over time. Despite extensive research on the implications of LLM-generated data, these works often neglect the importance of data diversity, a key factor in data quality. In this work, we aim to understand the implications of the diversity of LLM-generated data on downstream model performance. Specifically, we explore how varying levels of diversity in LLM-generated data affect downstream model performance. Additionally, we investigate the performance of models trained on data that mixes different proportions of LLM-generated data, which we refer to as synthetic data. Our experimental results show that, with minimal distribution shift, moderately diverse LLM-generated data can enhance model performance in scenarios with insufficient labeled data, whereas highly diverse generated data has a negative impact. We hope our empirical findings will offer valuable guidance for future studies on LLMs as data generators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の顕著な生成能力により、LLM生成データを使用して下流モデルのトレーニングが、特定のドメインにおけるデータの不足を軽減し、アノテーションの時間を短縮する、有望なアプローチとして登場した。 しかし、最近の研究は重要な問題を強調している: 自己生成データに対する反復的なトレーニングは、モデルの性能が時間の経過とともに低下するモデル崩壊をもたらす。 LLM生成データに関する広範な研究にもかかわらず、これらの研究はデータ品質の重要な要素であるデータの多様性の重要性を無視することが多い。 本研究では,LLM生成データの多様性が下流モデルの性能に与える影響を理解することを目的とする。 具体的には,LLM生成データの多様性レベルが下流モデルの性能に与える影響について検討する。 さらに,LLM生成データの異なる割合を混合したデータに基づいて学習したモデルの性能について検討する。 実験結果から, 分散シフトが最小限であるため, ラベル付きデータに乏しいシナリオでは, LLM生成データが適度に多様であり, モデル性能が向上することが示唆された。 データジェネレータとしてのLCMの今後の研究に有用なガイダンスが提供されることを願っている。

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