用大语言模型生成合成数据的方法

最新推荐文章于 2025-11-27 14:26:48 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #测试工具 #自动化测试 #软件测试 #深度学习

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TrueTeacher: 利用大型语言模型生成事实一致性评估的合成数据
12-02
该方法利用不同容量的生成模型对文档进行摘要，然后使用大型语言模型（LLM）对其进行标注，从而生成更加多样和真实的合成数据。实验表明，与现有方法相比，TrueTeacher生成的数据显著提高了事实一致性的评估性能，...
【自然语言处理】【论文阅读报告】基于大语言模型的合成数据生成：低资源场景下方面级情感分析训练样本构建方法研究
09-18
内容概要：本文探讨了在低资源环境下，利用大语言模型（LLM）生成方面级情感分析（ABSA）的合成训练样本的有效性。研究选取Llama-3-70B和GPT-3.5-turbo3两种模型，通过不同数量的真实样本（25条和500条）生成合成...
如何使用大型语言模型（LLMs）合成训练数据
xxue345678的博客
06-18 1164
LLMs是一种独特的人工智能算法，与生成式AI密切相关。这是一种用于自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）任务的基础模型。此外，这些模型被称为在处理语言相关任务时非常有效的机器学习模型。通过其参数，可以判断该模型的性能水平。该模型的一个最大优点是能够预测接下来可能出现的文本。
大模型 合成数据步骤详细解析
u014177256的博客
12-23 715
通过高质量种子数据的筛选、改写、模型评估、自我改进、一致性验证以及多轮推理测试，可以生成高质量、逻辑严谨且多样化的合成数据，为数据驱动的应用提供可靠支持。- **目标**：确保种子数据质量高、覆盖多领域、内容复杂且偏向教育类。#### **4. 根据Answer反向生成指令，并对比验证一致性**- **目标**：通过改写种子数据，扩充数据集，提高多样性。- 基于网页内容，设计并生成高质量的问答对。- **目标**：提升合成数据的推理能力和事实准确率。#### **5. 对于推理类数据，进行多轮测试**
一篇大模型数据合成和增强技术最新综述
m0_59235945的博客
10-28 9931
大型语言模型（LLMs）高质量数据的增长速度远远落后于训练数据集的扩张，在这种情况下，合成数据已成为一个有希望的解决方案。。全面回顾并总结了，包括。。先前的调查主要关注基于大型语言模型（LLM）的数据合成和增强方法，旨在支持下游任务。相比之下，我们的工作强调以LLM为导向的数据合成和增强，系统地涵盖了LLM的完整生命周期——从数据准备到应用——并解决核心LLM功能，如理解和生成，最终目标是通过以数据为中心的技术来改进LLM本身。数据增强与合成。
基于大语言模型的合成数据生成、整理和评估综述
Hanscal
07-10 2743
尽管看似简单，但生成同时具有高正确性和足够多样性的合成数据集需要精心设计过程，并涉及许多技巧，使得LLMs驱动的合成数据生成成为一个非平凡的问题。论文的主要目的是提供该领域的全面概述，确定关键关注领域，并突出需要解决的空白，希望为学术界和工业界带来见解，并推动LLMs驱动的合成数据生成的进一步发展。论文题目：On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey。
最新研究：生成式模型合成数据方法全面总结！
AI前沿论文/研究/最新技术，每日推送
09-08 1692
本文探讨了生成式AI模型在合成数据领域的应用与挑战。文章概述了三大核心生成模型（GANs、扩散模型和LLMs）及其技术特点，介绍了前沿的合成数据生成框架。重点分析了合成数据在文本、表格、图、序列及多模态数据挖掘任务中的应用场景，并列举了医疗、金融、教育等领域的实践案例。文章指出，尽管合成数据具有隐私保护、成本低廉等优势，但仍面临分布失真、模型坍塌等挑战，未来需探索生成式与传统方法的融合，以提升数据真实性和应用广度。
Magpie: 一种创新的大语言模型对齐数据生成方法
2401_87189860的博客
10-23 1483
为了比较Magpie数据与其他公开的指令数据集,研究人员使用不同的数据集对Llama-3-8B-Base模型进行了微调,并评估了微调后模型的性能。结果表明,在某些任务中,使用Magpie数据微调的模型性能可以与官方的Llama-3-8B-Instruct相媲美,尽管后者经过了1000万数据点的监督微调和后续的反馈学习。高质量的指令数据对于对齐大语言模型至关重要,但目前大多数高质量对齐数据集都是非公开的,这在一定程度上阻碍了AI的民主化进程。通过全面分析提取出的数据,他们最终筛选出了30万条高质量的样本。
大模型——基于CrewAI的合成数据生成
03-06 3286
我提出的框架是通用的，可以轻松适应不同领域的不同用途。我将连同用于这样做的 Python 代码一起解释它。我将仅提供微调和 CrewAI 框架的一个非常基本的介绍。本文提供的代码只是我将用来进一步启发你的一个例子。任何实现都需要根据你的特定需求进行调整。但我当然希望你能从中得到一些乐趣。
基于大语言模型（LLM）的合成数据生成、策展和评估的综述
2401_84033492的博客
07-13 1551
截至2024年6月，Hugging Face上已有超过300个被标记为“合成”的数据集，许多主流LLMs利用高质量的合成数据进行训练，包括Alpaca（Taori et al., 2023）、Vicuna（Zheng et al., 2023）、OpenHermes 2.5和Openchat 3.5（Wang et al., 2023a）。Gilardi et al., 2023）表明，人类生成的数据由于其固有的偏见和错误，可能并不是模型训练或评估的最佳选择。
大模型数据生成综述2024
weixin_41174300的博客
08-14 1499
数据生成的一个整体流程
精选资源
大模型基于大型语言模型自动生成图表数据集SynChart的研究与实现
10-05
内容概要：本文研究了利用大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）自动生成图表及相关元数据的可能性与方法，并构建了一个大规模的数据集，称为SynChart。该数据集包含约400万个不同类型的图表图片以及超过...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 306
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 958
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 720
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 1097
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 604
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 885
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
最新发布
Trb201013的博客
11-27 506
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
利用大模型生成合成数据
03-15
### 使用大模型生成合成数据的方法 通过利用大型预训练模型（LLMs），可以有效地生成高质量的合成数据。这种方法通常涉及微调（Fine-tuning）、提示工程以及特定的数据处理技术来优化生成效果[^1]。 #### 数据准备阶段 在这一阶段，需要收集并整理原始数据集作为基础输入。这些数据可能来自企业的内部资源或其他公开可用的数据源。为了提高生成质量，应对数据进行清洗、标注和结构化处理，以便更好地适配后续的大规模训练过程。 #### 微调（Fine-Tuning） 对于具体应用场景下的合成数据需求，可以通过对通用型大模型实施领域适应性的微调整合业务逻辑与行业特性。此过程中包括但不限于参数高效精调方法如LoRA (Low-Rank Adaptation)，这有助于减少计算成本同时保持良好性能表现。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "bigscience/bloom" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) def fine_tune_model(training_data): # 实现具体的fine-tuning流程... pass training_dataset = [...] # 准备好的训练数据 fine_tuned_model = fine_tune_model(training_dataset) ``` 上述代码片段展示了如何加载一个预先存在的因果语言模型，并定义了一个用于执行实际finetuning操作的功能函数框架。 #### 合成数据生成 完成微调之后，即可运用该定制版大模型来进行目标类型的合成数据创建工作。借助精心设计的Prompt模板引导输出符合预期模式的结果项集合。 ```python prompt_template = """Create a synthetic record based on the following schema: Name: {name} Age: {age} Occupation: {occupation} Synthetic Record:""" prompts = [ prompt_template.format(name="John Doe", age=30, occupation="Engineer"), prompt_template.format(name="Jane Smith", age=25, occupation="Doctor") ] generated_records = [] for p in prompts: inputs = tokenizer(p, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) generated_records.append(generated_text) print(generated_records) ``` 以上脚本说明了怎样构建个性化的Prompts并通过已Finetuned过的模型实例获取对应的模拟记录样本列表。
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