大型语言模型的成功在很大程度上依赖于大量、多样化且高质量的数据，然而，随着模型规模的指数级增长，对数据的需求也在急剧上升，而高质量数据的增长速度却远远跟不上。这种供需不平衡将导致可用的数据资源最终被耗尽，从而限制LLMs的发展，此外，收集高质量数据往往成本高昂，因为它涉及到大量的人工标注和验证工作。同时，隐私问题也是一个重要的考量因素，因为许多现实世界的数据集包含敏感信息，使用不当还会引发隐私泄露和数据安全的问题。为了克服这些限制，研究者们开始探索数据合成和增强技术，以期在不牺牲数据质量的前提下，扩充数据集并提高数据的多样性。

▲  arXiv:2410.12896v1

目前，数据生成主要有两种方法：数据增强和数据合成。数据增强技术通过应用各种变换来操作原始数据，以此来增加数据的多样性和数量，但并不显著改变数据的基本特征。这些技术包括图像的旋转、裁剪、翻转，以及文本数据的同义词替换、复制粘贴等。此外，为了满足多模态学习的需求，研究者们还在数据增强过程中对跨模态信息进行对齐。数据合成技术则从头开始或基于生成模型来创建全新的数据样本，这些样本与真实数据的分布相似。随着生成人工智能的快速发展，合成数据的质量和生成效率都有了显著的提升。

数据合成方法可以根据大型语言模型的需求分为三种主要类型：通用模型蒸馏、领域模型蒸馏和模型自我改进。通用模型蒸馏利用具有强大能力的通用模型，如StableVicuna、ChatGPT和GPT-4，来生成可以增强较弱模型能力的数据集。这些方法通过使用预定义的模板来生成小故事，或者利用大型语言模型本身来评估生成数据的质量；领域模型蒸馏则侧重于使用特定于某一领域的模型来生成数据，这在通用模型无法满足行业应用的具体需求时变得非常重要；模型自我改进则是指模型通过生成更高质量的数据来提升自身能力的过程。

在LLMs的整个生命周期中，从数据准备、预训练、微调、指令调优、偏好对齐到应用，数据生成技术都在发挥着重要作用。在数据准备阶段，利用强大的预训练模型来生成高质量的数据集，这些数据集不仅包括从现有数据中合成的样本，也包括完全从头开始创建的数据。通过这种方式，可以有效地扩充训练数据集，增加模型训练的多样性。预训练阶段进一步利用数据增强技术，通过变换现有数据来提高数据集的多样性，同时保持数据的基本特征不变。这些技术包括图像的旋转、裁剪和文本的同义词替换等，以增强模型在处理各种输入时的鲁棒性。此外，模型自我改进技术也在这一阶段发挥作用，通过LLM生成的数据来进一步训练同一模型，从而提高模型的性能。在微调阶段，数据合成和增强技术用来生成特定于任务的数据，以便对模型进行微调，使其适应特定的下游任务。这包括使用迭代自我改进和多模态自我改进的方法，以及从强大的LLMs中提取数据来微调模型。这些方法不仅提高了模型在特定任务上的性能，也增加了模型对特定指令的敏感性和准确性。指令调优阶段则专注于生成精确和细致的指令数据，以训练模型更好地遵循复杂指令。数据合成技术在这一阶段用来生成与真实世界指令分布相似的合成指令数据，从而减少对大量人工标注数据的依赖。偏好对齐阶段进一步调整模型的输出，使其更符合用户的期望和偏好，通过生成反映用户偏好的数据来实现模型输出与用户期望的对齐。最后，在应用阶段，数据合成和增强技术被用来将模型训练与现实世界的问题和任务相结合。这包括使用多模态数据合成和特定领域的数据增强，以确保模型能够在各种实际应用场景中有效工作。

不过，当前的合成数据方法还面临一些限制，这些限制包括：合成数据引入的偏差问题、评估模型在合成数据上训练效果的复杂性，以及合成数据在跨领域泛化时的可靠性问题。合成数据引入的偏差问题：合成数据是通过算法生成的，这些算法可能在不经意间引入偏差。例如，如果训练合成数据的模型本身存在偏见，那么生成的数据也可能反映这些偏见，导致模型学习到不公平或有歧视性的模式。此外，合成数据可能无法充分捕捉到真实数据中的多样性和复杂性，从而产生样本偏差，影响模型在多样化场景下的表现。评估模型在合成数据上训练效果的复杂性：评估在合成数据上训练的模型的有效性是一个复杂的问题。传统的基准测试和评估指标可能无法完全捕捉到合成数据的细微差别和潜在问题。例如，模型可能在合成数据上表现良好，但在真实世界的数据上表现不佳，这种现象称为“过拟合”。合成数据在跨领域泛化时的可靠性问题：合成数据在跨领域应用时可能面临泛化能力不足的问题，也就是说，模型在一个领域上使用合成数据训练得很好，但在另一个不同的领域上可能表现不佳，这是因为合成数据可能过于特定于生成它的领域，无法很好地迁移到其他领域。

在探索未来研究和开发的方向时，研究人员提出了一些创新的思路和方法。例如，未来的研究可以着手开发先进的数据预处理技术，以消除合成数据中的偏见，确保其真实性和多样性。同时，也可以探索新的模型训练策略，如强化学习和元学习，以增强模型对合成数据的适应性，并提高其在不同任务上的表现。此外，为了提高模型在新领域上的泛化能力，可以寻求更有效的领域适应和迁移学习方法。这些方法将使模型能够将在一个领域学到的知识成功应用到另一个领域，通过深入分析不同领域的数据特点，开发能够捕捉领域间共性和差异的模型结构。同时，也可以探索如何将合成数据和真实数据更有效地结合，利用混合学习策略来平衡两者的使用，并增强训练数据集的多样性。随着计算资源的不断进步，未来的研究还可以利用更大规模的数据集和更强大的计算能力来训练LLMs。

该论文首次全面系统地梳理了LLMs在整个生命周期中的数据生成技术，覆盖了从数据准备到具体应用的各个阶段，并深入分析了每个阶段所面临的挑战。这些成果不仅为其他研究人员提供了一个清晰的指导框架，帮助他们快速识别在构建LLMs时合适的数据生成策略，而且为LLMs的未来发展提供了有价值的见解和资源，从而推动了LLMs在更广泛的应用领域实现更智能、更可靠的性能表现。