Investigating Public Fine-Tuning Datasets: A Complex Review of Current Practices from a Construction Perspective
作者: Runyuan Ma, Wei Li, Fukai Shang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-11
💡 一句话要点
综述公共微调数据集构建方法，助力大模型训练与发展
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 微调数据集 数据构建 数据生成 数据增强 数据工程 模型训练
📋 核心要点
- 现有大模型微调依赖高质量数据集，但缺乏系统性的构建方法综述，阻碍了领域发展。
- 论文从数据构建角度，对公共微调数据集进行分类和演变分析，并详细阐述了数据生成和增强技术。
- 通过构建数据生成技术类别树，并总结不同数据准备阶段的构建特征，为未来研究提供参考。
📝 摘要（中文）
随着大模型领域的快速发展，微调作为其训练过程的重要组成部分，相关研究也取得了显著进展。数据工程在模型训练过程中起着至关重要的作用，包括数据基础设施、数据处理等。微调数据同样构成了大模型的基础。为了充分利用微调数据集的力量并探索新的可能性，本文从数据构建的角度回顾了当前的公共微调数据集。综述从演变和分类两个方面概述了公共微调数据集，旨在描绘其发展轨迹。详细阐述了大语言模型（LLM）公共微调数据集的构建技术和方法，包括数据生成和数据增强等，并遵循上述分类，具体分为演示、比较和通用类别。此外，本文还抽象出了数据生成技术的类别树，以帮助研究人员从构建维度更深入地理解微调数据集。本文还总结了当前实践中不同数据准备阶段的构建特征，旨在提供全面的概述并为未来的研究提供信息。本文还从构建的角度讨论了包含各种数据模态的微调数据集实践。最后，我们对微调数据集的未来构建和发展提出了见解和考虑。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型微调依赖于高质量的微调数据集，然而，对于这些数据集的构建方法缺乏系统性的综述和深入的理解。这使得研究人员难以有效地选择和利用现有的数据集，也限制了新的微调数据集的构建和优化。现有方法在数据生成和增强方面存在局限性，需要更全面的视角来指导微调数据集的构建。
核心思路：本文的核心思路是从数据构建的角度出发，对现有的公共微调数据集进行全面的回顾和分析。通过对数据集的演变和分类进行梳理，以及对数据生成和增强技术的详细阐述，旨在为研究人员提供一个更深入的理解微调数据集的框架。通过抽象数据生成技术的类别树，可以帮助研究人员更好地理解不同技术的特点和适用场景。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：1) 对公共微调数据集的演变和分类进行概述；2) 详细阐述大语言模型公共微调数据集的构建技术和方法，包括数据生成和数据增强；3) 按照数据集的分类（演示、比较和通用类别）对构建技术进行详细分析；4) 抽象数据生成技术的类别树；5) 总结当前实践中不同数据准备阶段的构建特征；6) 讨论包含各种数据模态的微调数据集实践；7) 对微调数据集的未来构建和发展提出见解和考虑。
关键创新：本文的创新点在于：1) 从数据构建的角度对公共微调数据集进行系统性的综述，这在之前的研究中较少被关注；2) 抽象出了数据生成技术的类别树，这有助于研究人员更好地理解不同技术的特点和适用场景；3) 总结了当前实践中不同数据准备阶段的构建特征，为未来的研究提供了参考。
关键设计：本文的关键设计在于对数据生成技术进行了分类，并构建了相应的类别树。这种分类方式有助于研究人员更好地理解不同技术的特点和适用场景。此外，本文还对不同数据准备阶段的构建特征进行了总结，这为未来的研究提供了参考。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的微调任务和数据集，本文主要关注的是数据集的构建方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文系统性地回顾了公共微调数据集的构建方法，并抽象出数据生成技术的类别树，为研究人员提供了更深入的理解框架。总结了不同数据准备阶段的构建特征，为未来研究提供了参考，有助于提升微调数据集的质量和效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大语言模型的微调训练，提升模型在特定任务上的性能。通过系统性地了解数据集构建方法，研究人员可以更高效地构建高质量的微调数据集，从而加速大模型在各个领域的应用，例如智能客服、文本生成、机器翻译等。
📄 摘要（原文）
With the rapid development of the large model domain, research related to fine-tuning has concurrently seen significant advancement, given that fine-tuning is a constituent part of the training process for large-scale models. Data engineering plays a fundamental role in the training process of models, which includes data infrastructure, data processing, etc. Data during fine-tuning likewise forms the base for large models. In order to embrace the power and explore new possibilities of fine-tuning datasets, this paper reviews current public fine-tuning datasets from the perspective of data construction. An overview of public fine-tuning datasets from two sides: evolution and taxonomy, is provided in this review, aiming to chart the development trajectory. Construction techniques and methods for public fine-tuning datasets of Large Language Models (LLMs), including data generation and data augmentation among others, are detailed. This elaboration follows the aforementioned taxonomy, specifically across demonstration, comparison, and generalist categories. Additionally, a category tree of data generation techniques has been abstracted in our review to assist researchers in gaining a deeper understanding of fine-tuning datasets from the construction dimension. Our review also summarizes the construction features in different data preparation phases of current practices in this field, aiming to provide a comprehensive overview and inform future research. Fine-tuning dataset practices, encompassing various data modalities, are also discussed from a construction perspective in our review. Towards the end of the article, we offer insights and considerations regarding the future construction and developments of fine-tuning datasets.