Unveiling the Flaws: Exploring Imperfections in Synthetic Data and Mitigation Strategies for Large Language Models

合成数据被提出作为解决训练大型语言模型（LLMs）中高质量数据稀缺问题的解决方案。研究表明，合成数据可以有效提高LLMs在下游基准测试中的性能。然而，尽管其潜在的好处，我们的分析表明，合成数据可能存在固有的缺陷。合成数据的统一格式可能会导致模式过度拟合，并导致输出分布发生显著变化，从而降低模型的指令遵循能力。我们的研究探讨了与问题-答案（Q-A）对相关的这些特定缺陷，并提出了一种基于取消学习技术的方法来减轻这些缺陷。实证结果证明了我们的方法的有效性，可以在相对较低的成本下逆转由模式过度拟合引起的指令遵循问题，而不会影响基准测试的性能。我们的研究为有效使用合成数据提供了关键见解，旨在促进更加健壮和高效的LLM培训。

本论文旨在研究和解决使用合成数据训练大型语言模型（LLMs）时面临的问题，特别是针对常见的问答对（Q-A pairs）类型的合成数据存在的缺陷。

通过使用反学习技术，本论文提出了一种解决方案，以减轻合成数据中的模式过拟合问题，并提高模型的指令遵循能力。该方法可以在相对较低的成本下，消除由于模式过拟合导致的指令遵循问题，同时不影响性能。

本论文的亮点包括提出了一种针对合成数据中的模式过拟合问题的解决方案，实验结果证明了该方法的有效性；此外，论文还使用了多个数据集进行实验，并公开了代码，有助于推动更加鲁棒和高效的LLMs训练。

在相关研究方面，最近的一些研究包括《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》、《Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training》等。