DeepSeek 等模型訓練所依賴的合成數(shù)據(jù)，BARE 提出了新思路
大家好，我是肆〇柒，在AI圈，大型語言模型（LLM）的訓練對高質量、多樣化數(shù)據(jù)的需求日益增長。從去年到現(xiàn)在，一些模型在發(fā)布的時候，會有論文或者技術報告，里面多多少少都會提及合成數(shù)據(jù)，并且在多數(shù)情況下，合成數(shù)據(jù)的效果并不差。比如，我所看到的報告中，使用了合成數(shù)據(jù)的模型如下盤點（應該會有遺漏，它并不完整）。
- Phi-4Phi-4采用了合成數(shù)據(jù)生成方法，包括種子數(shù)據(jù)的精心策劃、多步驟提示工作流程、自我修正機制、指令反轉技術和多代理提示與自我反思等。
- Alpaca、Vicuna 和 WizardLM通過利用 LLM 生成指令遵循數(shù)據(jù)，然后對較弱的模型進行指令調優(yōu)。例如，Alpaca使用GPT-3.5生成指令-響應對，然后微調Llama模型。
- Qwen2 和 Nemotron-4Nemotron-4在對齊階段利用獎勵模型產(chǎn)生的合成數(shù)據(jù)占比達到了98%，而Qwen2則在模型訓練中使用了合成數(shù)據(jù)來提升性能。
- GPT-4GPT-4在 post train 階段廣泛使用了合成數(shù)據(jù)，以增強模型的訓練。
- Llama 3通過讓 LLM 對自己生成的回復打分，并根據(jù)打分形成新的訓練數(shù)據(jù)，再繼續(xù)訓練模型。
- Stable Diffusion在一篇論文中，研究人員使用Stable Diffusion v1.5生成與真實數(shù)據(jù)集大小相同的合成數(shù)據(jù)，并結合最大均值差異（MMD）分布匹配損失和視覺引導策略進行訓練。
- DeepSeek在訓練的多環(huán)節(jié)采用合成數(shù)據(jù)，進行模型訓練。并且還是用蒸餾技術，合成高質量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)推理能力從大模型遷移到小模型。
以上，可以看到，越來越多的模型訓練采用了合成數(shù)據(jù)。所以，人類“肉身”生成的數(shù)據(jù)其實是有限的，這促使研究人員和開發(fā)者轉向合成數(shù)據(jù)，以滿足模型訓練的需求。BARE（Base-Refine）方法應運而生，通過結合基礎模型（Base Models）和指令微調模型（Instruction-Tuned Models）的優(yōu)勢，為合成數(shù)據(jù)生成提供了新的思路。
下面，我們來看一下這篇論文的要點。
背景與動機
隨著大型語言模型的不斷發(fā)展，模型的規(guī)模和能力都在迅速增長。這導致對高質量、多樣化訓練數(shù)據(jù)的需求超過了人類生成數(shù)據(jù)的能力，因此合成數(shù)據(jù)的使用變得尤為重要。合成數(shù)據(jù)不僅在低數(shù)據(jù)領域中發(fā)揮著重要作用，還在各種任務中展現(xiàn)出巨大潛力，如數(shù)學問題、代碼生成、功能調用和一般推理等。
挑戰(zhàn)與解決方案
盡管指令微調模型在復雜任務中表現(xiàn)出色，能夠生成高質量的內容，但它們在生成多樣化輸出方面存在挑戰(zhàn)。這主要是因為這些模型在后訓練過程中容易出現(xiàn)模式崩潰（Mode Collapse），即無法生成多樣化的輸出。相比之下，基礎模型雖然在指令遵循能力上較弱，但能夠生成更具多樣性的輸出。
下圖是，基礎模型與指令微調模型生成的小學數(shù)學問題的成對嵌入相似度直方圖
從上圖可以看出，基礎模型生成的內容（藍色）在成對嵌入相似度上分布更廣，表明其生成的內容更具多樣性，而指令微調模型生成的內容（橙色）則相似度更高，多樣性較低。
為了解決這一問題，研究人員提出了 BARE 方法。該方法通過兩階段過程，結合基礎模型的多樣性和指令微調模型的質量，生成高質量且多樣化的合成數(shù)據(jù)。具體來說，BARE 首先利用基礎模型生成多樣化的初始數(shù)據(jù)集，然后通過指令微調模型對每個數(shù)據(jù)項進行精細化調整，以提高數(shù)據(jù)質量。
BARE 方法
多樣性與質量的結合
BARE 方法的核心在于將基礎模型的多樣性和指令微調模型的質量結合起來?；A模型在生成數(shù)據(jù)時不受后訓練偏差的限制，能夠更好地代表現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)的多樣性。而指令微調模型則在生成高質量數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠生成更符合人類語言習慣的內容。
不同生成方法在 GSM8K 上的準確率
從上圖可以看出，使用 BARE 方法生成的數(shù)據(jù)進行微調后，模型的準確率顯著提高，超過了僅使用基礎模型或指令微調模型生成的數(shù)據(jù)。
兩階段生成過程
- 基礎模型生成階段：利用基礎模型生成多樣化的初始數(shù)據(jù)集。這一階段只需提供少量的示例（few-shot examples）和基本的 prompt，以確保生成數(shù)據(jù)的格式正確。也就是，基礎模型會根據(jù)給定的 prompt 生成一系列多樣化的輸出。這些輸出可能在質量上參差不齊，但它們的多樣性為后續(xù)的精細化調整提供了豐富的素材。例如，在生成小學數(shù)學問題時，基礎模型會根據(jù)給定的示例生成類似的問題和答案。
- 指令微調模型精細化階段：對基礎模型生成的每個數(shù)據(jù)項進行精細化調整。指令微調模型根據(jù)具體的準則（如真實性、正確性）對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)質量。也就是，指令微調模型會對基礎模型生成的每個數(shù)據(jù)項進行逐一調整，確保其符合預期的質量標準。例如，在生成數(shù)學問題時，指令微調模型會檢查問題的邏輯性和答案的正確性，并進行必要的修正。
實驗結果
研究人員在多個領域對 BARE 方法進行了評估，包括數(shù)學問題（GSM8K）、代碼生成（LiveCodeBench）、問答任務（HotpotQA 和 PubMedQA）等。結果顯示，BARE 方法在生成多樣化且高質量數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)優(yōu)異，顯著提升了下游任務的性能。
數(shù)學問題（GSM8K）
在 GSM8K 數(shù)據(jù)集上，BARE 方法生成的數(shù)據(jù)顯著提高了模型的準確率。具體來說，使用 BARE 生成的數(shù)據(jù)進行微調后，模型的準確率從 22.4% 提升至 29.8%。而使用 GPT-4o 作為精細化模型時，準確率更是達到了 35.8%。
Enron 垃圾郵件生成的成對嵌入余弦相似度分布
從上圖可以看出，基礎模型生成的垃圾郵件內容在成對嵌入相似度上分布更廣，表明其生成的內容更具多樣性。這有助于模型在訓練過程中更好地泛化，提高對不同類型的垃圾郵件的識別能力。
代碼生成（LiveCodeBench）
在 LiveCodeBench 的測試輸出預測任務中，BARE 方法生成的數(shù)據(jù)使模型的準確率達到了 28.1%，與當前頂級模型的性能相當。這表明 BARE 方法在代碼生成領域具有巨大的潛力。
20 Newsgroups 數(shù)據(jù)集的生成主題覆蓋情況
從上圖可以看出，基礎模型在生成 20 Newsgroups 數(shù)據(jù)集時，覆蓋了更多的主題，表明其生成的內容更具多樣性。這有助于模型在訓練過程中更好地理解不同主題的內容，提高分類的準確性。
問答任務（HotpotQA 和 PubMedQA）
在 HotpotQA 和 PubMedQA 數(shù)據(jù)集上，BARE 方法生成的數(shù)據(jù)也顯著提升了模型的性能。BARE 方法在這些任務上的表現(xiàn)優(yōu)于直接使用指令微調模型生成的數(shù)據(jù)。
總結
BARE 方法為合成數(shù)據(jù)生成提供了一種新的思路，未來還有許多值得探索的方向。例如，可以通過進一步優(yōu)化精細化模型，或引入更多階段的生成過程，來進一步提升數(shù)據(jù)的多樣性和質量。此外，BARE 方法還可以應用于生成合成評估集，為低數(shù)據(jù)領域提供更多的支持。
BARE 方法通過結合基礎模型的多樣性和指令微調模型的質量，為合成數(shù)據(jù)生成提供了一種有效的解決方案。實驗結果表明，BARE 方法在多個領域中顯著提升了下游任務的性能，展示了其在實際應用中的巨大潛力。
看過本文，你有什么看法？歡迎在評論區(qū)留言，或加入“覺察流”社群與社區(qū)小伙伴一起學習、討論。加入方法，私信回復“入群”“加群”即可。
參考資料
- BARE: Combining Base and Instruction-Tuned Language Models for Better Synthetic Data Generation
https://arxiv.org/html/2502.01697v2
- BARE github Repo
