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原標題：大模型「強崩潰」！Meta新作：合成數據有「劇毒」，1%即成LLM
關鍵字：數據,模型,定理,理論,質量
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊桃子
【新智元導讀】1%合成數據，就能讓模型瞬間崩潰！來自Meta、NYU等機構團隊證實，「微量」合成數據便讓LLM弱不可堪。甚至，參數規模越大，模型崩潰越嚴重。1%的合成數據，就讓LLM完全崩潰了？
7月，登上Nature封面一篇論文證實，用合成數據訓練模型就相當于「近親繁殖」，9次迭代后就會讓模型原地崩潰。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
然而，許多大佬都不同意這篇文章的方法和結論。
比如，Scale AI的CEO Alexandr Wang就很看好合成數據的前景，英偉達發布的開源模型Nemotron-4 340B甚至使用了98%的合成數據。
最近，Meta、紐約大學、UCLA機構發表的最新論文，再一次動搖了這些大佬們的結論。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2410.04840
他們發現，即使合成數據僅僅占到總數據集的最小部分，甚至是1%的比例，仍然可能導致模型崩潰。
甚至，ChatGPT和Llama這種較大的模型，還可能放大這種「崩潰」現象。
強模型崩潰，

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