大语言模型原理与工程实践：有监督微调数据的自动化构建

大语言模型原理与工程实践：有监督微调数据的自动化构建

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了令人瞩目的成果。LLMs在预训练阶段通过学习海量无标签语料，积累了丰富的语言知识和常识，为解决各种NLP任务提供了强大的基础。然而，LLMs在特定领域的应用往往需要通过微调（Fine-tuning）来进一步提升性能。微调过程需要大量有标签数据，而这些数据的获取往往成本高昂、费时费力。

1.2 研究现状

目前，针对微调数据的自动化构建研究主要集中在以下几个方面：

1. 数据增强：通过语言模型生成与原始数据相似的新数据，扩充训练集规模。
2. 数据检索：利用知识图谱、数据库等外部资源，检索与目标任务相关的数据。
3. 无监督微调：利用无标签数据，通过自监督学习等方法学习任务相关的特征表示。

然而，这些方法都存在一定的局限性。数据增强方法生成的数据可能存在偏差；数据检索方法依赖于外部资源，且检索到的数据可能与任务相关性不强；无监督微调方法需要大量无标签数据，且