- 2026年までに高品質なインターネットデータが枯渇し、モデル生成または合成データへの転換が必要となる可能性がある。
- 合成データを使用したトレーニングは、複雑な推論タスクでのパフォーマンス向上を示す一方、バイアスの増幅や誤情報の伝播、望ましくないスタイル特性の強化といったリスクも存在する。
- 合成データの品質と結果モデルの品質と整合性を損なわずにデータ不足に対処することが主な課題となっている。
- 合成データがLLM（大規模言語モデル）の動作にどのように影響するかについての理解が不足している。
- 正の合成データの生成には、高品質のトレーニングデータを模倣し、強力な教師モデルや自己生成コンテンツを使用する取り組みが行われている。
- 負のモデル生成応答を利用して問題のパターンを特定し、トレーニングデータの不要なパターンを取り除くための研究が進められている。
合成データの適切な活用は、LLMの数学的推論能力の向上に寄与する可能性があり、負のデータの効果的な利用は正のデータよりも効率を8倍向上させることが示されている。
私の意見：この研究は、合成データがLLMの数学的推論能力向上にどのように影響するかを探る興味深い研究である。正のデータの利用は改善を示すものの、速度は事前トレーニングよりも遅い結果となることが発見された。また、負のデータの効果的な利用がデータの効率性を8倍向上させることが示され、他の手法を凌駕することが示唆されている。正と負の合成データを慎重に構築して活用することがLLMの数学的推論タスクのパフォーマンス向上に重要であることが強調されている。