Text Data Augmentation for Large Language Models: A Comprehensive Survey of Methods, Challenges, and Opportunities
作者: Yaping Chai, Haoran Xie, Joe S. Qin
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-31
备注: 20 pages, 4 figures, 4 tables
💡 一句话要点
综述性研究：针对大语言模型的文本数据增强方法、挑战与机遇
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 数据增强 提示工程 检索增强 自然语言处理 文本生成 模型训练
📋 核心要点
- 现有大语言模型训练依赖海量数据，数据不足易导致过拟合，影响复杂任务性能。
- 论文综述了多种数据增强方法，包括简单增强、提示增强、检索增强和混合增强。
- 总结了数据增强的后处理方法，并探讨了现有挑战和未来机遇，为后续研究提供参考。
📝 摘要（中文）
预训练语言模型规模和复杂性的不断增加，使其在许多应用中表现出卓越的性能，但通常需要大量的训练数据集才能充分训练。训练集不足可能会导致模型过度拟合，无法应对复杂的任务。在大规模语料库上训练的大语言模型（LLM）具有突出的文本生成能力，这提高了数据的质量和数量，并在数据增强中发挥着关键作用。具体来说，在个性化任务中给出独特的提示模板，以指导LLM生成所需的内容。最近有前景的基于检索的技术通过引入外部知识，进一步提高了LLM在数据增强中的表达性能，使其能够生成更符合事实的数据。本综述深入分析了LLM中的数据增强，将技术分为简单增强、基于提示的增强、基于检索的增强和混合增强。我们总结了数据增强中的后处理方法，这极大地有助于改进增强数据，并使模型能够过滤掉不真实的内容。然后，我们提供了常见的任务和评估指标。最后，我们介绍了现有的挑战和未来的机遇，这些挑战和机遇可以进一步改进数据增强。
🔬 方法详解
问题定义：大语言模型（LLM）的训练需要大量数据，而数据不足会导致模型过拟合，泛化能力下降，难以应对复杂任务。现有的数据增强方法可能存在生成数据质量不高、与原始数据分布不一致等问题，限制了LLM的性能提升。
核心思路：本综述的核心思路是对现有的LLM数据增强方法进行系统性的分类和分析，总结各种方法的优缺点，并探讨未来的发展方向。通过引入提示工程和检索技术，可以提高生成数据的质量和多样性，从而提升LLM的训练效果。
技术框架：该综述将LLM的数据增强方法分为以下几类： 1. 简单增强：包括同义词替换、随机插入/删除等简单的数据变换方法。 2. 基于提示的增强：利用精心设计的提示模板，引导LLM生成新的数据。 3. 基于检索的增强：从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到生成的数据中。 4. 混合增强：结合多种增强方法，以获得更好的效果。 此外，综述还讨论了数据增强的后处理方法，用于过滤掉质量不佳的生成数据。
关键创新：该综述的关键创新在于对LLM数据增强方法进行了全面的梳理和分类，并深入分析了各种方法的优缺点。通过对现有方法的总结和分析，为未来的研究提供了新的思路和方向。特别强调了提示工程和检索技术在提高数据增强质量方面的作用。
关键设计：综述中没有涉及具体算法或模型的参数设计，而是侧重于对现有方法的分类和分析。后处理阶段可能涉及一些过滤策略，例如基于困惑度或相似度的过滤，以去除低质量或重复的生成数据。提示工程的设计是基于提示增强的关键，需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面梳理了LLM数据增强领域的研究进展，总结了四种主要的数据增强方法，并分析了各自的优缺点。强调了提示工程和检索技术在提高数据增强质量方面的作用。此外，还讨论了数据增强的后处理方法，为未来的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要大语言模型支持的自然语言处理任务，例如文本分类、文本生成、机器翻译、问答系统等。通过有效的数据增强，可以提高模型的性能和泛化能力，降低对大规模标注数据的依赖，从而降低模型训练的成本。此外，该研究还可以促进LLM在资源匮乏语言和领域的应用。
📄 摘要（原文）
The increasing size and complexity of pre-trained language models have demonstrated superior performance in many applications, but they usually require large training datasets to be adequately trained. Insufficient training sets could unexpectedly make the model overfit and fail to cope with complex tasks. Large language models (LLMs) trained on extensive corpora have prominent text generation capabilities, which improve the quality and quantity of data and play a crucial role in data augmentation. Specifically, distinctive prompt templates are given in personalised tasks to guide LLMs in generating the required content. Recent promising retrieval-based techniques further improve the expressive performance of LLMs in data augmentation by introducing external knowledge to enable them to produce more grounded-truth data. This survey provides an in-depth analysis of data augmentation in LLMs, classifying the techniques into Simple Augmentation, Prompt-based Augmentation, Retrieval-based Augmentation and Hybrid Augmentation. We summarise the post-processing approaches in data augmentation, which contributes significantly to refining the augmented data and enabling the model to filter out unfaithful content. Then, we provide the common tasks and evaluation metrics. Finally, we introduce existing challenges and future opportunities that could bring further improvement to data augmentation.