大模型LLM：合成训练样本的数据分布问题

news2024/12/23 11:46:49

近几天在研究大模型LLM数数问题时，使用合成数据集来训练LLM“统计字符串（100个单词以内）中字母的个数”的能力，基于Word进行分词。原始的合成代码在生成随机字符串时，采用如下代码：

# self.words为常见英文单词数组，长度为3432
if random.random() < 0.1:
    ss = random.choices(self.words, k=random.randint(1, 9))
else:
    ss = random.choices(self.words, k=random.randint(1, 99))

合成样本示例如下：

how many letters are there in the following string: "spread high"? 10
how many letters are there in the following string: "european contradictory"? 21
how many letters are there in the following string: "lock over constitution smart boil superior patient teenager graduation drop speaker pronounce contribution boring step carpet realize format surprise disappoint promote track thick rank affect nurse preparation armchair data warn pint construction tale organization tank wear understand vast tremble"? 261

使用单卡训练12个小时左右，测试准确率约为99.937%。

这个准确率看上去很高的，但在人工测试过程中发现，模型对一些简单的case都会预测错误。例如：

how many letters are there in the following string: "a a"?  4, 2(expected)
how many letters are there in the following string: "be be be be"?  0, 8(expected)
how many letters are there in the following string: "dog dog a"?  8, 7(expected)
how many letters are there in the following string: "mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark mark"?  21292220, 396(expected)
how many letters are there in the following string: "world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world world"?  32, 320(expected)
how many letters are there in the following string: "i am fine"?  9, 7(expected)

从直觉上看，出错的case应该是更容易预测的。对此我提出如下猜测：如果测试样本的数据分布跟训练样本的数据分布差异较大，就会导致测试准确率降低。主要表现在： 1、长度为1的单词只有2个，占比为2/3432，但在实际测试中，"a"和"I"是高频单词 2、通过有放回地从词汇表中随机选取k个单词，难以出现类似"mark mark mark mark mark mark mark mark mark"这样的字符串

基于以上猜测，我修改了合成样本的代码：

# 提升短单词在单词表中的比例
self.short_words = []
for w in self.words:
  if len(w) == 1:
    self.short_words += [w] * 50
  elif len(w) == 2:
    self.short_words += [w] * 10
  elif len(w) == 3:
    self.short_words += [w] * 2                
self.words_new = self.words + self.short_words

# 提升同一个单词在字符串中多次出现的概率
if random.random() < 0.05:
  words = random.choices(self.words_new, k=random.randint(1, 5))
else:
  words = self.words_new

if random.random() < 0.1:  
  ss = random.choices(words, k=random.randint(1, 9))
else:
  ss = random.choices(words, k=random.randint(1, 99))

重新训练模型后再进行测试，上述错误的case就全部预测正确了。

总结：在合成训练样本时，应考虑实际使用场景的数据分布。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述