趋近智
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为大语言模型 (LLM)进行的合成数据项目需要仔细规划和妥善安排。就像坚固的建筑需要坚实的地基一样，一个经过深思熟虑的初始设置将明显影响数据生成过程的效率、生成数据的质量，并最终影响你的大语言模型预训练 (pre-training)或微调 (fine-tuning)工作的成功。本章前面已说明了什么是合成数据、它的重要性以及各种生成模式，现在我们来谈谈准备环境和策略的具体步骤。
在编写任何代码或生成任何一个数据点之前，明确定义合成数据工作的目标和范围非常重要。这种明确性将指导你在工具、技术和评估方面的选择。
阐明你的目标： 你为什么需要合成数据？
明确目标大语言模型阶段：
确立初步成功指标： 尽管详细的评估技术将在第6章讲到，但在这个早期阶段思考成功的样子是很有益的。成功会是使用合成数据微调后，在特定基准测试上的性能提升吗？或者定性评估显示大语言模型现在可以处理以前不能处理的查询类型？这些初步想法将有助于制定你的生成策略。
项目定义更明确后，你现在可以组装必要的技术组件。你的环境应该支持实验、迭代和可扩展性。
核心编程环境：
Python 是机器学习 (machine learning)和大语言模型 (LLM)开发的通用语言。确保你安装了最新版本的 Python。强烈推荐使用虚拟环境（如 venv 或 conda）来管理不同项目的依赖项。
重要的库包括：
transformers： 提供对数千个预训练 (pre-training)模型的访问，并包含许多能够生成文本或可以作为你的合成数据流水线（例如，用于释义、翻译）一部分的模型。datasets： 用于高效加载、处理和共享数据集。它与 transformers 良好集成。大语言模型访问与生成引擎： 如果你打算使用大语言模型生成合成数据（如第2章“使用大语言模型生成合成样本”中所述），你需要有权访问它们：
计算资源： 生成大量合成数据，特别是使用大语言模型时，可能需要大量计算资源。
版本控制：
实验管理： 当你尝试不同的提示、模型参数 (parameter)或生成技术时，记录你的操作和生成的数据很重要。以下工具会有帮助：
一张图表，图示了合成数据项目设置中涉及的相互关联的组件。
有效管理合成数据与其生成同样重要。
种子数据策略（如果适用）： 一些生成技术，例如释义现有文本或使用大语言模型 (LLM)的少样本提示，需要“种子”数据。规划如何获取、清洗和准备这些初始数据。确保它符合你最终合成数据集中想要的质量和特点。
存储方案：
数据流和处理流水线： 考虑合成数据的生命周期。它通常包括：
尽管后续章节将详细讨论数据质量评估和道德伦理考虑，但从一开始就纳入一些初步检查和意识是明智的。
初步质量检查： 不要等到生成了数百万个样本才查看输出。
偏见与危害减少意识： 合成数据生成，特别是使用大语言模型 (LLM)时，可能会无意中产生或放大模型或种子数据中存在的偏见。它也可能产生不合需要或事实不准确的内容。
彻底设置你的项目环境可能看起来是前期的时间投入，但从长远来看会有回报。一个组织良好的工作区、明确的目标和合适的工具将使你的合成数据生成过程更顺畅、更可复现，并最终更有效地提升你的大语言模型。有了这些准备，你就可以继续研究生成合成文本的核心技术，我们将在下一章讨论。
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