CLIPPER:压缩实现长上下文合成数据生成
阎荟
2025-02-24 00:00:00
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这篇内容介绍了CLIPPER,一种创新的方法,用于生成合成数据,显著提升了长篇背景推理任务的质量,特别是在叙述性主张验证中。该方法通过将整本书压缩成简洁的大纲和摘要,然后生成复杂的主张,从而产生更准确和扎实的结果。值得注意的是,CLIPPER已被用于创建一个包含19,000个合成书籍主张的大型数据集,其中包括源文本和推理链,这对于优化先进模型至关重要。
这篇内容介绍了CLIPPER,一种创新的方法,用于生成合成数据,显著提升了长篇背景推理任务的质量,特别是在叙述性主张验证中。该方法通过将整本书压缩成简洁的大纲和摘要,然后生成复杂的主张,从而产生更准确和扎实的结果。值得注意的是,CLIPPER已被用于创建一个包含19,000个合成书籍主张的大型数据集,其中包括源文本和推理链,这对于优化先进模型至关重要。CLIPPER最引人注目的成就是在叙述性主张验证任务的准确性方面取得了显著提升,从测试集的28%跃升至76%,并在NoCha排行榜上为子10B模型设立了新的基准。此外,使用CLIPPER数据进行微调的模型在其他叙述理解任务上表现出了更好的性能,标志着该领域的重大进展。这篇内容对于那些对语言模型的发展和为复杂推理任务生成高质量合成数据感兴趣的人尤为重要。- CLIPPER是一种基于压缩的方法,用于生成适用于叙述性主张验证的合成数据。
- CLIPPER首先将书籍压缩成章节概述和书籍摘要,然后使用这些中间表示来生成复杂的主张和相应的思维链。
- CLIPPER相比于朴素方法,生成的主张更加有效、有根据、复杂。
- 使用CLIPPER构建了一个包含19K个合成书籍主张及其源文本和思维链的数据集,并用它来微调三个开放权重模型。
- 最佳模型在叙述性主张验证上取得了突破性的结果,并在NoCha排行榜上为小于10B模型设立了新的最先进水平。
- 进一步分析表明,我们的模型生成了更详细和有根据的思维链,同时提高了其他叙述理解任务的性能(例如,NarrativeQA)。
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