模型崩溃：递归合成数据训练下的分布尾部信息丢失 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个近年来在机器学习领域备受关注的问题：模型崩溃 (Model Collapse)。具体来说，我们将重点关注递归使用合成数据训练对模型分布尾部信息的影响。 什么是模型崩溃？ 模型崩溃指的是，当模型反复使用自己生成的合成数据进行训练时，性能逐渐下降，最终变得无法有效泛化到真实世界的数据。这种现象在生成对抗网络 (GANs) 中尤为常见，但也可能出现在其他类型的模型中，例如语言模型。 一个简单的比喻是，如果一群学生一直在互相抄作业，而不是学习真正的知识，那么他们的能力最终会越来越差，无法解决实际问题。 递归合成数据训练的风险 递归合成数据训练是指，我们首先使用真实数据训练一个模型，然后使用该模型生成合成数据，再使用合成数据训练一个新模型（或者更新原模型），如此循环往复。 这种方法看似可以扩展训练数据集，解决数据稀缺问题，但实际上存在很大的风险。风险的核心在于，模型生成的合成数据不可避免地会存在偏差和局限性。 这些偏差可能源于： 模型自身的能力限制： 模型无法完美地捕捉真实数据的全部特征和分布。 训练数据的偏 …
C4数据集清洗流水线：启发式过滤规则对模型性能的消融实验分析
C4 数据集清洗流水线：启发式过滤规则对模型性能的消融实验分析 大家好，今天我将深入探讨 C4 数据集清洗流水线中启发式过滤规则对模型性能的影响。C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) 是一个庞大的文本数据集，由 Google 从 Common Crawl 中提取。它被广泛用于预训练大型语言模型，例如 T5。然而，原始的 Common Crawl 数据包含大量噪声，因此 C4 使用了一系列启发式规则进行清洗。理解这些规则的影响对于有效地利用 C4 数据集至关重要。 1. C4 数据集和清洗流水线概述 C4 数据集旨在提供一个高质量、大规模的文本语料库，用于预训练语言模型。为了实现这一目标，Google 设计了一个复杂的清洗流水线，主要包括以下几个步骤： 语言检测： 使用语言检测模型识别文档的语言。只保留英文文档。 重复数据删除： 删除重复或几乎重复的文档。 HTML 删除： 从文档中去除 HTML 标记。 启发式过滤： 应用一系列启发式规则来过滤掉低质量或不合适的文本。这些规则是我们今天关注的重点。 2. 启发式过滤规则详解 C4 数据集使用的启发式过滤规 …
模型对齐中的“税”：对齐操作对模型基础能力（如代码、数学）的负面影响分析
模型对齐的“税”：基础能力退化的技术解析 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个在大型语言模型（LLM）领域日益重要的议题：模型对齐的“税”。这里的“税”，指的是为了使模型更符合人类意图、更安全、更负责任，而进行对齐操作后，模型原本具备的基础能力，例如代码生成、数学推理等，所可能遭受的负面影响。 什么是模型对齐？ 首先，我们简单回顾一下模型对齐的概念。LLM 预训练阶段的目标是尽可能地学习大量文本数据中的统计规律，从而具备强大的生成能力。然而，这种能力并不天然地与人类的价值观和意图对齐。例如，未经对齐的模型可能生成有害的、偏见的、或虚假的信息。 模型对齐的目标，就是通过各种技术手段（例如指令微调、奖励模型学习、强化学习等），引导模型输出更符合人类期望的结果。这些期望通常包括： 有益性 (Helpful): 模型能够帮助用户解决问题，提供有用的信息。 真实性 (Honest): 模型避免生成虚假或误导性的内容。 无害性 (Harmless): 模型不生成有害、歧视、或煽动性的内容。 对齐操作的必要性与挑战 毫无疑问，模型对齐对于 LLM 的安全部署和广泛应用至关重要。一个无法控制、充满 …