導(dǎo)語(yǔ)
Sora橫空出世，又一次引爆了科技圈。我們?cè)谔綄の纳曨l大模型的又一次出圈背后，除了算力、算法的不斷演進(jìn)迭代外，數(shù)據(jù)依然是繞不開(kāi)的話題。據(jù)分析，OpenAI在訓(xùn)練過(guò)程使用了部分由游戲引擎生成的合成視頻作為訓(xùn)練集。當(dāng)然，合成數(shù)據(jù)并不只用于文生視頻大模型上，在大語(yǔ)言模型上也早有應(yīng)用。伴隨著大模型不斷發(fā)展，合成數(shù)據(jù)有望成為未來(lái)各類模型訓(xùn)練的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，加速推動(dòng)大模型在多領(lǐng)域、多產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用。
本系列推送將分為三篇，嘗試回答合成數(shù)據(jù)的一些關(guān)鍵問(wèn)題。在上篇《合成數(shù)據(jù)：前世今生》，我們會(huì)重點(diǎn)關(guān)注為什么要用到合成數(shù)據(jù)？合成數(shù)據(jù)是什么？在中篇《合成數(shù)據(jù)：大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的新方案》，將討論合成數(shù)據(jù)如何作用于大模型訓(xùn)練？合成數(shù)據(jù)能否替代真實(shí)數(shù)據(jù)？合成數(shù)據(jù)在大模型和推薦系統(tǒng)中如何應(yīng)用？在下篇《合成數(shù)據(jù)：治理之智》，我們會(huì)基于合成數(shù)據(jù)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)，討論合成數(shù)據(jù)可及性和安全性問(wèn)題，并給出合成數(shù)據(jù)治理的相關(guān)政策建議。
一、合成數(shù)據(jù)帶來(lái)的思考
在生成式人工智能技術(shù)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源是人們最關(guān)心的問(wèn)題之一。在已經(jīng)使用的訓(xùn)練語(yǔ)料中，有用于語(yǔ)言大模型訓(xùn)練的文本數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)頁(yè)信息、書(shū)籍、科研論文、知識(shí)百科、專業(yè)問(wèn)答、代碼、以及領(lǐng)域知識(shí)，也有用于多模態(tài)模型的圖片、視頻、音頻等媒體數(shù)據(jù)。根據(jù)Epoch AI的估算，書(shū)籍、科研論文等高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)集可能會(huì)在2024年前耗盡。人們正在積極探索新數(shù)據(jù)源，以緩解訓(xùn)練語(yǔ)料可能面臨不足的問(wèn)題。一種思路是將未數(shù)字化的知識(shí)數(shù)字化，如在最新發(fā)布的Claude 3中，提到了將大量未數(shù)字化的書(shū)籍和資料做OCR生成，成為模型可讀取的訓(xùn)練語(yǔ)料。還可利用機(jī)器感知數(shù)據(jù)，比如將無(wú)人車、無(wú)人機(jī)、其他智能硬件設(shè)備等生成的大量物理世界數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。另一種思路是利用模型或算法，批量生成新數(shù)據(jù)，比如合成數(shù)據(jù)，然后利用它們訓(xùn)練模型。
近期，合成數(shù)據(jù)在大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的話題引起了廣泛關(guān)注。一方面，高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)可以作為真實(shí)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充和替代，模擬現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性和多樣性，被視為擴(kuò)展模型學(xué)習(xí)范圍與能力的重要手段。另一方面，合成數(shù)據(jù)的生成過(guò)程可能存在偏差或噪聲，導(dǎo)致其質(zhì)量和真實(shí)性無(wú)法完全模擬客觀世界。由此引出一系列值得深入討論的問(wèn)題：對(duì)于合成數(shù)據(jù)的價(jià)值，它能否拓展大模型能力的邊界？又是否能替代真實(shí)數(shù)據(jù)，緩解優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)供給不足的問(wèn)題？此外，合成數(shù)據(jù)能否通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的深加工，將之前不能被用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用，提升模型對(duì)數(shù)據(jù)利用的可能性？而對(duì)于合成數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，人們也會(huì)擔(dān)憂是否會(huì)出現(xiàn)“大模型自己產(chǎn)生數(shù)據(jù)進(jìn)行自我訓(xùn)練”的循環(huán)，導(dǎo)致初始偏差被不斷放大，最終使模型失控？這種新數(shù)據(jù)源還會(huì)帶來(lái)哪些新風(fēng)險(xiǎn)？
二、什么是合成數(shù)據(jù)？
合成數(shù)據(jù)(Synthetic Data)是通過(guò)算法和數(shù)學(xué)模型創(chuàng)建的。首先建模真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，然后在該分布上進(jìn)行采樣，創(chuàng)建出新數(shù)據(jù)集，模擬真實(shí)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)模式和關(guān)系。合成數(shù)據(jù)類似于數(shù)據(jù)的“替身演員”，發(fā)揮補(bǔ)充或替代真實(shí)數(shù)據(jù)的作用。在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)可以為模型提供訓(xùn)練材料，幫助它們學(xué)習(xí)、理解和預(yù)測(cè)。
與合成數(shù)據(jù)相關(guān)性較高的另一種技術(shù)是數(shù)據(jù)增強(qiáng)(Data Augmentation)。兩者目的都是為了提高模型的性能和泛化能力，但它們?cè)趯?shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)采取了不同的方法。合成數(shù)據(jù)涉及到創(chuàng)建全新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，是從頭開(kāi)始生產(chǎn)的；而數(shù)據(jù)增強(qiáng)則是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改以產(chǎn)生新的變體。在NLP領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)可以通過(guò)使用生成式模型基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新句子來(lái)創(chuàng)建；如當(dāng)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)有限或不平衡時(shí)，可以使用合成數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型進(jìn)行文本分類。而NLP中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)包括同義詞替換、隨機(jī)刪除、隨機(jī)插入和文本換行等。
這兩種方法也不是解決數(shù)據(jù)問(wèn)題的萬(wàn)能藥。如果生成過(guò)程設(shè)計(jì)不當(dāng)，合成數(shù)據(jù)也可能缺乏保真度，對(duì)客觀世界的模擬出現(xiàn)偏差。而數(shù)據(jù)增強(qiáng)通常會(huì)受限于原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。
三、為什么需要用到合成數(shù)據(jù)？
什么情況下會(huì)用到合成數(shù)據(jù)？本質(zhì)原因是真實(shí)世界中獲取數(shù)據(jù)遇到困難。一是真實(shí)世界中難以觀測(cè)，如罕見(jiàn)病或極端天氣等。利用合成數(shù)據(jù)可以設(shè)計(jì)比真實(shí)數(shù)據(jù)集更廣泛的情況，對(duì)Corner Case進(jìn)行模擬，提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的全面性和多樣性，確保在處理邊緣案例時(shí)也有良好性能，提升模型泛化能力。二是真實(shí)世界中數(shù)據(jù)獲取的成本高，如大模型對(duì)齊訓(xùn)練中需要人類大量的高質(zhì)量反饋。利用合成數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)齊流程自動(dòng)化，幾乎不需人類標(biāo)注，大幅節(jié)省成本，提高獲取效率。三是數(shù)據(jù)獲取和處理涉及到真實(shí)世界中的個(gè)信甚至敏感信息，特別是醫(yī)療健康和金融領(lǐng)域。合成數(shù)據(jù)可以利用差分隱私對(duì)個(gè)體信息“加噪聲”等方法，模擬真實(shí)數(shù)據(jù)集的分布，而不模擬其中的真實(shí)個(gè)人信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)信去標(biāo)識(shí)化。由此歸納出，合成數(shù)據(jù)具有全面性和多樣性、經(jīng)濟(jì)高效、有利于隱私保護(hù)等優(yōu)點(diǎn)。
四、合成數(shù)據(jù)的生成方法及分類
根據(jù)是否基于實(shí)際數(shù)據(jù)集生成，合成數(shù)據(jù)生成方法主要分為兩大類。第一種是基于真實(shí)數(shù)據(jù)集構(gòu)建的：人們會(huì)建立模型以捕獲真實(shí)數(shù)據(jù)的分布特性和結(jié)構(gòu)特征，刻畫(huà)數(shù)據(jù)中的多變量關(guān)系和相互作用。然后從該模型中抽樣或生成合成數(shù)據(jù)。如果模型能很好地代表真實(shí)數(shù)據(jù)，那么合成數(shù)據(jù)將具有與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的統(tǒng)計(jì)特性。以ChatGPT為例，它深入研究了人類寫(xiě)的數(shù)十億例文本，分析了詞語(yǔ)之間的關(guān)系，并構(gòu)建了一個(gè)模型來(lái)理解它們是如何組合在一起的。在生成文本時(shí)，每一個(gè)單詞的選擇也都取決于它前一個(gè)單詞出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)概率。第二種生成方法并不來(lái)源于真實(shí)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)使用現(xiàn)有模型或者人類專業(yè)背景知識(shí)來(lái)創(chuàng)建?，F(xiàn)有的模型可以是某個(gè)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型，也可以是模擬模型(Simulation)。模擬可以通過(guò)游戲引擎等方法創(chuàng)建，如最近火爆的Sora文生視頻模型，里面用到了由游戲引擎（Unity、Unreal Engine 5等）合成的視頻數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，以提高生成質(zhì)量。
根據(jù)用于訓(xùn)練的AI類型，可以將合成數(shù)據(jù)分為應(yīng)用于生成式AI和判別式AI訓(xùn)練兩類。應(yīng)用于生成式AI訓(xùn)練的通常有媒體合成數(shù)據(jù)，即由模型和算法合成的視頻、圖像或聲音。文本合成數(shù)據(jù)，即 在自然語(yǔ)言處理中由模型生成的文本。而判別式AI訓(xùn)練（分類或回歸）所需的通常是表格合成數(shù)據(jù)，類似真實(shí)生活中數(shù)據(jù)記錄或表格的合成數(shù)據(jù)。
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