Deoarece datele textuale umane de calitate de pe internet au fost aproape complet epuizate, datele sintetice (create de modele puternice și verificate algoritmic) au devenit resursa principală pentru antrenarea noilor generații de LLM-uri.
Metodologii de generare a datelor sintetice:
1. Evol-Instruct: Pornește de la instrucțiuni simple și le rescrie automat pentru a adăuga
complexitate logică, constrângeri și cazuri particulare.
2. Generare de urme de raționament CoT: Modelele mari rezolvă probleme grele și explică
toți pașii intermediari corecți, creând date excelente de fine-tuning pentru modele mai mici.
3. Filtrare prin execuție: În generarea de cod, se păstrează doar exemplele care trec
cu succes 100% testele unitare în medii izolate de compilare.Model Collapse: Riscul ca antrenarea repetată doar pe date sintetice nefiltrate să degradeze diversitatea vocabularului și creativitatea modelului.
Întrebări & Discuții: Date Sintetice în LLM: Generarea Automată a Datelor de Înaltă Calitate
Ai o întrebare despre Date Sintetice în LLM: Generarea Automată a Datelor de Înaltă Calitate sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.