主要观点总结
本文综述了大型语言模型（LLMs）的数据生成技术，包括数据准备、预训练、微调、指令调整、偏好对齐及其应用。文章讨论了数据生成方法的分类，包括数据增强和数据合成，并深入研究了这些方法在LLM生命周期中的应用。文章还探讨了这些方法当前面临的限制和未来发展的潜在途径，提供了对LLM数据生成技术的清晰理解，以帮助研究人员快速识别合适的数据生成策略。最后，文章通过提供丰富的资源，旨在支持LLM数据合成和增强的持续研究和协作。
关键观点总结
关键观点1: LLM的成功与高质量训练数据的可用性密切相关，但高质量数据的增长速度远远落后于训练数据集的扩展，导致数据枯竭危机。
为了应对这一问题，数据生成技术，包括数据增强和数据合成，成为解决方案的关键。这些方法通过增加数据的多样性和数量，提高模型的性能和泛化能力。
关键观点2: 数据生成方法分类及介绍
数据增强通过对现有数据进行操作增强其多样性，而数据合成则是从头或基于生成模型创建全新的样本。两者目标都是扩展数据集，提高模型性能。
关键观点3: LLM数据合成和增强的挑战和未来趋势
尽管数据生成技术取得了进展，但仍面临一些挑战，如合成数据的滥用、评估训练于合成数据上的模型的复杂性等。未来需要探索统一框架来组织和比较方法，以应对这一快速发展领域的需求。
文章预览
摘要 大型语言模型（LLMs）的成功本质上与海量、多样化和高质量的训练和评估数据的可用性密切相关。然而，高质量数据的增长速度远远落后于训练数据集的扩展，导致了潜在的数据枯竭危机。这凸显了提高数据效率和探索新数据源的紧迫性。在此背景下，合成数据作为一种有前景的解决方案出现。目前，数据生成主要包括两大方法：数据增强和数据合成。 本文全面回顾并总结了贯穿LLM生命周期的数据生成技术，包括数据准备、预训练、微调、指令调整、偏好对齐及其应用 。此外，我们讨论了这些方法当前面临的限制，并探讨了未来发展的潜在途径。我们的目标是为研究人员提供对这些方法论的清晰理解，帮助他们在构建LLM时快速识别合适的数据生成策略，并为未来的探索提供宝贵的见解。 https://arxiv.org/abs/2410.12896 1 引言 近年来，大型语言模
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