这下模型训练没有了版权和训练数据顾虑了

微软研究团队最新成果：他们已经开始使用【合成数据】来训练AI模型了。

微软使用大语言模型生成了近100种语言、数十万个文本嵌入任务的“模拟”文本数据，然后用这些数据来训练 AI 。

这大幅度降低了训练成本，提高了效率，同时还减少了模型的偏见。

背景知识：

要让计算机理解和处理人类的语言，我们需要把语言（比如句子或段落）转换成计算机能理解的形式，这就是所谓的“文本嵌入”。文本嵌入就是把人类语言翻译成计算机的语言。

传统上，要让计算机做好这件事，我们需要给它看很多很多的例子（这就是所谓的训练数据），让它学习怎样把文本转换成它能理解的形式。但这个过程很复杂，需要很多数据和很长时间。

微软的这份论文提出了一种新方法：“合成数据”。

他们使用大语言模型（LLM）来生成了很多不同语言的“模拟”文本数据，然后用这些数据来训练 AI 理解人类语言。这样做的好处是，他们不需要真实的数据就能训练出很好的文本嵌入模型，而且这个过程比传统方法更快、更高效。

如何生成合成数据：

1、使用大语言模型：首先，他们利用了大型语言模型，如GPT-4或类似的高级模型。这些模型已经通过大量的文本数据进行了预训练，因此具有强大的语言生成能力。

2、任务定义和提示设计：研究团队定义了一系列文本嵌入任务，并为这些任务设计了特定的提示。这些提示被用来指导语言模型生成特定类型的文本。例如，他们可能会设计一个提示来生成关于某个特定主题的问答对，或者创建一个场景描述。

3、生成合成数据：接下来，研究团队使用这些提示来引导语言模型生成数据。模型根据给定的任务提示产生文本，这些文本涵盖了各种主题和风格。生成的文本是合成的，但质量足以模拟真实世界的语言使用情况。

4、多样性和覆盖率：为了确保生成的数据具有多样性并覆盖多种语言，研究团队可能会使用多种提示模板，并在多种语言中生成数据。这样可以确保模型不仅在资源丰富的语言（如英语）中表现良好，也能处理资源较少的语言。

5、数据清洗和格式化：生成的数据经过筛选和优化，确保质量和多样性。生成的数据需要经过清洗和格式化，以确保它们符合训练需要。这可能包括去除重复内容、修正格式错误等。

合成数据的优势：

通过这种方法，微软的研究团队能够生成大量高质量的合成数据，用于训练和改进大型语言模型，从而提高文本嵌入的质量。这种方法的优势在于它不依赖于大量的标注真实数据，从而减少了数据收集和处理的工作量，同时还能提供丰富多样的训练材料。

1、覆盖范围广：合成数据可以覆盖更广泛的场景和用例，包括那些在真实数据集中可能很少见或完全不存在的情况。这有助于模型学习更全面的语言模式和概念。这些数据覆盖了近100种语言的数十万个文本嵌入任务。这在传统数据收集方法中很难实现。

2、减少偏见：由于不依赖现实世界的数据集，合成数据可以减少因数据收集过程中的偏见和局限性而引入的问题。真实数据集可能包含偏见或不平衡（例如，某些群体的代表性不足）。通过合成数据，可以有意识地减少这些偏见，创建更公平和平衡的数据集。

3、灵活性和可扩展性：合成数据允许研究人员精确控制数据集的特性，如分布、复杂性和难度等，从而可以针对特定的研究或应用需求定制数据。因此生成合成数据的方法具有很高的灵活性，可以根据需要调整以生成各种类型的数据。

4、成本效率：收集和标注大量高质量的真实数据非常昂贵且耗时。相比之下，生成合成数据的成本通常更低，且过程更快。

5、快速迭代和改进：合成数据的生成过程可以根据模型性能的反馈快速调整，从而支持更快的迭代和改进。

6、隐私和安全：使用合成数据可以避免处理敏感或个人数据，从而减少隐私和安全风险。

实验结果表明：

1、数据生成统计：研究团队成功生成了大约50万个示例，其中包含15万个独特的指令。这些数据涵盖了93种不同的语言，其中英语占主导地位。

2、模型性能：在多种语言的MIRACL数据集上，使用合成数据训练的模型（E5mistral-7b）在nDCG@10和Recall@100两个指标上表现出色。这表明模型能够有效地检索相关文档，并且在多种语言上都有良好的表现。

3、对比训练的影响：在包含对比预训练的设置下，模型在多个数据集上的表现有所提升。这说明对比预训练对于提高模型性能是有益的。

4、多任务适应性：模型在多种任务类型上表现良好，包括文本检索、文本聚类、句子嵌入等，显示了其广泛的适用性。

这些实验结果表明，使用合成数据训练的大型语言模型在多语言、多任务场景中都能取得优异的性能，证明了合成数据方法的有效性和实用性。

论文：arxiv.org/abs/2401.00368

PDF：arxiv.org/pdf/2401.00368…