# 合成データセット

合成データは、実際の使用状況を模倣する人工的に生成されたデータです。データセットを拡張または強化することで、データの制限を克服することができます。合成データはすでにいくつかのユースケースで使用されていましたが、大規模な言語モデルは、言語モデルの事前および事後トレーニング、および評価のための合成データセットをより一般的にしました。

私たちは、検証済みの研究論文に基づいた迅速で信頼性が高くスケーラブルなパイプラインを必要とするエンジニアのための合成データとAIフィードバックのフレームワークである[`distilabel`](https://distilabel.argilla.io/latest/)を使用します。パッケージとベストプラクティスの詳細については、[ドキュメント](https://distilabel.argilla.io/latest/)を参照してください。

## モジュール概要

言語モデルの合成データは、インストラクション、嗜好、批評の3つの分類に分類できます。私たちは、インストラクションチューニングと嗜好調整のためのデータセットの生成に焦点を当てます。両方のカテゴリでは、既存のデータをモデルの批評とリライトで改善するための第3のカテゴリの側面もカバーします。

![合成データの分類](./images/taxonomy-synthetic-data.png)

## コンテンツ

### 1. [インストラクションデータセット](./instruction_datasets.md)

インストラクションチューニングのためのインストラクションデータセットの生成方法を学びます。基本的なプロンプトを使用してインストラクションチューニングデータセットを作成する方法や、論文から得られたより洗練された技術を使用する方法を探ります。SelfInstructやMagpieのような方法を使用して、インコンテキスト学習のためのシードデータを使用してインストラクションチューニングデータセットを作成できます。さらに、EvolInstructを通じたインストラクションの進化についても探ります。[学び始める](./instruction_datasets.md)。

### 2. [嗜好データセット](./preference_datasets.md)

嗜好調整のための嗜好データセットの生成方法を学びます。セクション1で紹介した方法と技術を基に構築し、追加の応答を生成します。次に、EvolQualityプロンプトを使用して応答を改善する方法を学びます。最後に、スコアと批評を生成するUltraFeedbackプロンプトを探り、嗜好ペアを作成します。[学び始める](./preference_datasets.md)。

## リソース

- [Distilabel Documentation](https://distilabel.argilla.io/latest/)
- [Synthetic Data Generator is UI app](https://huggingface.co/blog/synthetic-data-generator)
- [SmolTalk](https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/smoltalk)
- [Self-instruct](https://huggingface.co/papers/2212.10560)
- [Evol-Instruct](https://huggingface.co/papers/2304.12244)
- [Magpie](https://huggingface.co/papers/2406.08464)
- [UltraFeedback](https://huggingface.co/papers/2310.01377)
- [Deita](https://huggingface.co/papers/2312.15685)


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