今天共享的是：大说话模子合成数据的最好实践和经历教学-英文版

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“Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models”一文深入探讨大说话模子合成数据。因数据稀缺、秘密及资本问题，合成数据成 AI 发展重要，其可大范围生成、按需定制并保护秘密，但也存在委果性、偏差及评估穷苦。在教练方面，于推理任务里，数学推理借合成数据进步模子瓦解，如 WizardMath 等技俩，代码推理则采集实行成果优化模子；器用使用与谈判上，合成轨迹助模子掌持器用调用，在模拟环境中学习谈判增强其才调；多模态边界，可从视觉到文本反向渲染，为多模态大说话模子提供数据；多说话场景中，回译及生成多语问答对进步模子跨说话才调；对都模式，用于教练辅导伴随模子，责问幻觉并对都东谈主类偏好价值不雅，但低质地合成数据或致模子偏差。评估时，其可锻真金不怕火事实性、评估安全性及援手东谈主力，不外挥霍合成数据易传播乖僻信息、干涉模子对都、影响评估公正，需树立准则与检测机制。将来应探索合成数据缩放法规、进步质地各样性、竣事高效监督及挖掘模子自进步后劲，尽管濒临挑战，但合理控制合成数据对推进 AI 发展、构建可靠智能系统真理长远，为 AI 手艺打破与庸俗应用奠定基础、指明主义，是 AI 迈向更高阶段的重要身分与中枢能源。

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