How to Generate and Use Synthetic Data for Finetuning

摘要

探討如何透過生成式資料來解決人工標籤的瓶頸，適用於指令調教、偏好調教及預訓練。作者介紹了兩種主要方法：透過較強模型蒸餾知識，或讓模型自我改進。文中詳細說明如何生成合成指令與回應，並結合 AlpacaEval 等工具進行評估，強調此方法能提升模型效能並避免隱私問題。

This article explores how synthetic data can overcome the bottleneck of human annotations in instruction tuning, preference tuning, and pretraining. It covers two main approaches: distillation from a stronger model or self-improvement. The text details how to generate synthetic instruction-response…

重點

• 使用合成資料可替代人工標籤，解決資料瓶頸。
• 兩種方法：模型蒸餾或自我改進，各有優缺點。
• 透過生成指令與回應進行指令調教與偏好調教。

提到的工具與公司

• AlpacaEval
• GPT-3.5
• GPT-4
• RLHF
• SFT
• ReST

適合誰看

程式開發者、AI 研究者、資料科學家。

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講者

Eugene Yan

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