EMNLP 2023｜利用LLM合成資料訓練模型有哪些坑？

內容導讀

該內容探討了使用大型語言模型（LLMs）生成合成資料來訓練文字分類模型時的一些陷阱。 研究發現，雖然LLMs可以產生數據，但這些合成數據的品質和有效性在很大程度上取決於任務的主觀性。 一個關鍵發現是，與使用真實資料訓練的模型相比，使用LLMs產生的合成資料訓練的模型表現不佳，特別是在主觀性較高的任務中。 研究也強調，LLMs進行少樣本產生會產生比零樣本產生更多樣化的資料樣本，這對模型訓練有益。 這項見解對機器學習和自然語言處理領域的研究人員和從業者尤其重要，因為它強調了在利用LLMs產生的資料進行訓練時考慮任務主觀性和資料多樣性的重要性。

自動總結

– 大型語言模型（LLMs）在文字分類任務中使用合成資料的潛力和限制被討論。
– 合成資料的有效性受任務主觀性影響，主觀性越高，合成資料效果越差。
– 使用few-shot方式產生的合成資料效果一般優於zero-shot方式產生的合成資料。
– 真實世界數據比合成數據更具多樣性，多樣性更高的數據集有助於提高模型的泛化能力。
– 高度主觀的任務實例可能限制模型效能，即使在少樣本設定下。
– 合成資料可能不足以支持高性能模型的訓練，特別是在主觀性較高的任務中。

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