主要观点总结
本文探讨了合成数据对模型训练的影响，指出即使是少量的合成数据也可能导致模型崩溃。文章通过理论和实验证明了这一观点，并探讨了模型大小、合成数据质量等因素对模型崩溃的影响。此外，文章还探讨了不同的数据混合策略对防止模型崩溃的效果。
关键观点总结
关键观点1: 合成数据可能导致模型崩溃，且模型越大，崩溃程度可能越严重。
文章通过理论和实验证明了合成数据对模型训练的影响，指出即使是少量的合成数据也可能导致模型崩溃。实验结果表明，模型崩溃是一种稳健的现象，与模型大小、合成数据质量等因素有关。
关键观点2: 数据混合策略无法完全解决模型崩溃问题。
文章探讨了不同的数据混合策略，包括加权数据混合、战略性迭代混合等，但发现这些方法无法完全解决模型崩溃问题。尽管迭代混合可以恢复一定的scaling效果，但模型仍在某种程度上发生了崩溃，并且没有观察到显著的性能改善。
关键观点3: 文章探讨了模型崩溃的潜在原因和影响因素。
文章指出，模型崩溃的原因在于模型对合成数据中的模式进行过拟合，而这些模式可能无法代表现实世界数据的丰富性或可变性。此外，文章还探讨了合成数据质量、模型大小等因素对模型崩溃的影响。
文章预览
新智元报道 编辑：乔杨 桃子 【新智元导读】 1%合成数据，就能让模型瞬间崩溃！来自Meta、NYU等机构团队证实，「微量」合成数据便让LLM弱不可堪。甚至，参数规模越大，模型崩溃越严重。 1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？ 7月， 登上Nature封面一篇论文证实 ，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y 然而，许多大佬都不同意这篇文章的方法和结论。 比如，Scale AI的CEO Alexandr Wang就很看好合成数据的前景， 英伟达发布的开源模型Nemotron-4 340B 甚至使用了98%的合成数据。 最近，Meta、纽约大学、UCLA机构发表的最新论文，再一次动摇了这些大佬们的结论。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.04840 他们发现，即使合成数据仅仅占到总数据集的最小部分，甚至是1%的
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