Indagare gli Effetti di Qualità, Diversità e Complessità nei Dati Sintetici Provenienti da Grandi Modelli Linguistici

Surveying the Effects of Quality, Diversity, and Complexity in Synthetic Data From Large Language Models

December 4, 2024

Autori: Alex Havrilla, Andrew Dai, Laura O'Mahony, Koen Oostermeijer, Vera Zisler, Alon Albalak, Fabrizio Milo, Sharath Chandra Raparthy, Kanishk Gandhi, Baber Abbasi, Duy Phung, Maia Iyer, Dakota Mahan, Chase Blagden, Srishti Gureja, Mohammed Hamdy, Wen-Ding Li, Giovanni Paolini, Pawan Sasanka Ammanamanchi, Elliot Meyerson

cs.AI

Abstract

La generazione di dati sintetici con Large Language Models è un paradigma promettente per ampliare i dati naturali su una gamma quasi infinita di compiti. Date queste variazioni, sono scarse le comparazioni dirette tra gli algoritmi di generazione di dati sintetici, rendendo difficile comprendere da dove derivi il miglioramento e quali siano i colli di bottiglia. Proponiamo di valutare gli algoritmi attraverso la composizione dei dati sintetici generati da ciascun algoritmo in termini di qualità dei dati, diversità e complessità. Scegliamo queste tre caratteristiche per la loro importanza nei processi aperti e l'impatto che ognuna ha sulle capacità dei modelli successivi. Troviamo che la qualità è essenziale per la generalizzazione del modello all'interno della distribuzione, la diversità è essenziale per la generalizzazione al di fuori della distribuzione e la complessità è vantaggiosa per entrambe. Inoltre, sottolineiamo l'esistenza di compromessi tra qualità e diversità nei dati di addestramento e gli effetti successivi sulle prestazioni del modello. Esaminiamo quindi l'effetto dei vari componenti nella pipeline dei dati sintetici su ciascuna caratteristica dei dati. Questa analisi ci permette di tassonomizzare e confrontare gli algoritmi di generazione di dati sintetici attraverso i componenti che utilizzano e gli effetti risultanti sulla composizione dei dati QDC. Questa analisi si estende in una discussione sull'importanza di bilanciare QDC nei dati sintetici per algoritmi efficienti di apprendimento per rinforzo e auto-miglioramento. Analogamente ai compromessi QD nei dati di addestramento, spesso esistono compromessi tra la qualità dell'output del modello e la diversità dell'output che influenzano la composizione dei dati sintetici. Osserviamo che molti modelli vengono attualmente valutati e ottimizzati solo per la qualità dell'output, limitando così la diversità dell'output e il potenziale di auto-miglioramento. Sosteniamo che bilanciare questi compromessi sia essenziale per lo sviluppo di futuri algoritmi di auto-miglioramento e mettiamo in evidenza una serie di lavori che stanno facendo progressi in questa direzione.

English

Synthetic data generation with Large Language Models is a promising paradigm for augmenting natural data over a nearly infinite range of tasks. Given this variety, direct comparisons among synthetic data generation algorithms are scarce, making it difficult to understand where improvement comes from and what bottlenecks exist. We propose to evaluate algorithms via the makeup of synthetic data generated by each algorithm in terms of data quality, diversity, and complexity. We choose these three characteristics for their significance in open-ended processes and the impact each has on the capabilities of downstream models. We find quality to be essential for in-distribution model generalization, diversity to be essential for out-of-distribution generalization, and complexity to be beneficial for both. Further, we emphasize the existence of Quality-Diversity trade-offs in training data and the downstream effects on model performance. We then examine the effect of various components in the synthetic data pipeline on each data characteristic. This examination allows us to taxonomize and compare synthetic data generation algorithms through the components they utilize and the resulting effects on data QDC composition. This analysis extends into a discussion on the importance of balancing QDC in synthetic data for efficient reinforcement learning and self-improvement algorithms. Analogous to the QD trade-offs in training data, often there exist trade-offs between model output quality and output diversity which impact the composition of synthetic data. We observe that many models are currently evaluated and optimized only for output quality, thereby limiting output diversity and the potential for self-improvement. We argue that balancing these trade-offs is essential to the development of future self-improvement algorithms and highlight a number of works making progress in this direction.