Modular Techniques for Synthetic Long-Context Data Generation in Language Model Training and Evaluation

📄 arXiv: 2509.01185v2 📥 PDF

作者: Seganrasan Subramanian, Abhigya Verma

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-09-04)

备注: 26 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出一种模块化框架，用于合成长文本数据，以提升语言模型训练和评估效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文本生成 数据合成 语言模型训练 提示工程 模块化框架

📋 核心要点

  1. 现有长文本数据集缺乏高质量、多样性和可验证性，限制了大型语言模型在长文本处理方面的进展。
  2. 论文提出一个模块化框架，通过提示工程与LLM交互，合成用于训练和评估的长文本数据。
  3. 该框架支持多种训练目标，并包含多轮对话、文档问答、指令响应和长文本推理等多种生成范式。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）处理和推理长文本输入的能力对于广泛的实际应用至关重要。然而，高质量、多样化和可验证的长文本数据集的缺乏严重制约了该领域的发展，这些数据集既适用于训练也适用于评估。本文介绍了一种模块化、可扩展的框架，通过基于提示的LLM交互来合成长文本数据。该框架支持多种训练和对齐目标，包括监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和群体相对策略优化（GRPO）。它包含四个核心生成范式：多轮对话、文档相关的输入-输出对、可验证的指令-响应任务以及长文本推理示例。通过模板化提示、模型无关架构和富含元数据的输出，所提出的方法促进了可扩展、可控和目标对齐的数据集创建，从而推进LLM中的长文本能力。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在处理长文本时面临挑战，缺乏足够的高质量、多样化和可验证的长文本数据集用于训练和评估。现有方法难以生成满足特定训练目标和评估需求的长文本数据，限制了模型在长文本理解和推理方面的能力。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型自身的能力，通过精心设计的提示（prompt）来生成长文本数据。通过模块化的框架，可以灵活地控制生成过程，并针对不同的训练目标（如SFT、DPO、GRPO）和生成范式（如对话、文档问答、指令响应、推理）定制生成策略。

技术框架：该框架包含四个核心生成模块，分别对应四种生成范式：多轮对话生成模块、文档相关的输入-输出对生成模块、可验证的指令-响应任务生成模块以及长文本推理示例生成模块。每个模块都包含模板化的提示，用于引导LLM生成特定类型的数据。框架还支持多种训练和对齐目标，包括SFT、DPO和GRPO。整个框架采用模型无关的设计，可以与不同的LLM结合使用。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其模块化和可扩展性。通过模块化的设计，可以灵活地组合不同的生成模块，并针对特定的训练目标和评估需求定制生成策略。此外，该框架还支持多种训练目标和生成范式，使其能够生成多样化的长文本数据。另一个创新点是使用模板化的提示，这使得生成过程更加可控，并能够生成高质量的数据。

关键设计：关键设计包括：1) 模板化提示的设计，需要仔细考虑提示的结构和内容，以确保LLM能够生成符合要求的长文本数据。2) 模块化的框架设计，需要确保各个模块之间的接口清晰，并且易于扩展。3) 元数据增强，为生成的数据添加元数据，例如生成数据的来源、生成时间、生成目标等，这有助于更好地管理和使用这些数据。4) 损失函数的设计，需要根据不同的训练目标选择合适的损失函数，例如，对于SFT，可以使用交叉熵损失；对于DPO，可以使用偏好损失。

📊 实验亮点

论文提出了一个通用的长文本数据生成框架，支持多种训练目标和生成范式。通过模板化提示和模型无关架构，实现了可扩展、可控和目标对齐的数据集创建。该框架为提升LLM的长文本能力提供了有力的工具，并为后续研究奠定了基础。具体的实验结果（如性能数据、对比基线、提升幅度等）在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要长文本处理能力的领域，如文档摘要、信息检索、问答系统、对话系统、代码生成等。通过合成高质量的长文本数据集，可以显著提升LLM在这些领域的性能，并促进相关技术的发展。此外，该框架还可以用于评估LLM的长文本处理能力，并为模型优化提供指导。

📄 摘要（原文）

The ability of large language models (LLMs) to process and reason over long textual inputs is critical for a wide range of real-world applications. However, progress in this area is significantly constrained by the absence of high-quality, diverse, and verifiable long-context datasets suitable for both training and evaluation. This work introduces a modular, extensible framework for synthetic long-context data generation via prompt-based interaction with LLMs. The framework supports multiple training and alignment objectives, including Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference Optimization (DPO), and Group Relative Policy Optimization (GRPO). It encompasses four core generation paradigms: multi-turn conversational dialogues, document-grounded input-output pairs, verifiable instruction-response tasks, and long-context reasoning examples. Through templated prompting, a model-agnostic architecture, and metadata-enriched outputs, the proposed approach facilitates scalable, controllable, and purpose-aligned dataset creation for advancing long-context capabilities in LLMs.