合成数据项目的初始设置

为大语言模型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或微调工作的成功。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。

确定项目蓝图

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？

  • 你是否旨在扩充现有的小数据集，以便为客户服务问答等特定任务微调大语言模型？
  • 目标是否是在真实数据稀缺的新专业方向上（例如专业法律文本）为预训练大语言模型创建大规模、多样化的语料库？
  • 你是否打算生成指令遵循数据，以提高大语言模型有效响应提示的能力？
  • 你是否正在尝试减少现有数据集中存在的偏见，或确保覆盖罕见情况？ 回答这些问题将帮助你确定所需生成合成数据的类型、数量和特点。

• 明确目标大语言模型阶段：

  • 预训练： 通常需要广泛且多样的大量数据。这里的合成数据可能侧重于生成大量连贯的文本，可能模仿不同的风格或专业领域。
  • 微调： 通常涉及更小、更具针对性的数据集。对于指令微调，你需要指令-响应对。对于主题适应，你需要该主题的专用数据。

• 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。

组建你的技术工具包

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 是机器学习和大语言模型开发的通用语言。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：

  • NumPy： 用于数值运算，通常是其他机器学习库的依赖项。
  • Pandas： 用于数据处理和分析，非常适合处理表格数据并在数据输入模型前进行管理。
  • Hugging Face transformers： 提供对数千个预训练模型的访问，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。
  • Hugging Face datasets： 用于高效加载、处理和共享数据集。它与 transformers 良好集成。
  • Jupyter Notebooks 或 JupyterLab：用于交互式开发、实验以及生成过程的记录。

• 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：

  • 基于API的大语言模型： 像 OpenAI (GPT 模型)、Anthropic (Claude 模型)、Cohere 或 Google (Gemini 模型) 这样的服务提供强大的 API。你需要注册、获取 API 密钥，并注意使用成本和速率限制。
  • 开源大语言模型： Llama、Mistral 或 Falcon 等模型可以在本地或私有基础设施上运行。这提供了更多控制权和潜在的更低长期成本，但需要更多的设置工作和大量的计算资源（通常是GPU）。Hugging Face Hub 是访问这些模型的优秀资源。

• 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。

  • 本地机器： 足以进行小型实验或基于规则的生成。一台拥有良好CPU、充足内存和现代GPU（如果运行本地大语言模型）的机器会有帮助。
  • 云平台： 对于大规模生成或需要访问强大GPU的情况，可以考虑使用 Google Colab（为实验提供免费GPU层级）、Kaggle Kernels、AWS SageMaker、Google Cloud AI Platform 或 Azure Machine Learning 等服务。

• 版本控制：

  • Git： 使用 Git 来追踪代码更改（生成脚本、处理工具）。GitHub、GitLab 或 Bitbucket 等平台有助于协作和远程备份。
  • 数据版本管理（考虑事项）： 尽管 Git 非常适合代码，但它不适合非常大的数据文件。对于数据集的版本管理，特别是随着它们的变化，可以将 Data Version Control (DVC) 或 Git Large File Storage (LFS) 等工具与 Git 集成。这对于可复现性尤为重要。

• 实验管理： 当你尝试不同的提示、模型参数或生成技术时，记录你的操作和生成的数据很重要。以下工具会有帮助：

  • MLflow： 一个管理机器学习生命周期的开源平台，包括实验追踪、可复现性和部署。
  • Weights & Biases (W&B)： 一个用于追踪实验、可视化指标和管理工件（如数据集和模型）的常用工具。 这些工具帮助你比较不同的生成运行并找出表现最好的。

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。

规划数据基础设施

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：

  • 格式： 文本数据的常见格式包括 JSON Lines (JSONL)，其中每行是一个有效的 JSON 对象（对指令数据集非常有用），CSV 或 Parquet（对大型表格数据高效）。
  • 位置： 对于小型项目，本地存储最初可能足够。对于更大的数据集或协作项目，云存储方案（Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）更具可扩展性。它们与云计算平台也良好集成。

• 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：

  1. 生成： 原始合成样本的最初创建。
  2. 清洗/过滤： 移除低质量样本、重复项或不相关内容。这将在第5章详细讲到。
  3. 格式化： 将数据转换为你的大语言模型训练框架所需的特定格式。
  4. 版本管理： 随着数据集的完善，保存其不同版本。 勾勒出这个流程有助于组织脚本并预见潜在的瓶颈。

早期质量与安全考虑

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。

  • 人工审查： 定期检查你生成数据的一小部分随机子集。它有意义吗？它与你的任务相关吗？它有你想要的风格吗？
  • 基本程序化检查： 实施简单的脚本来检查空字符串、过短或过长的样本或格式不一致等问题。

• 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。

  • 注意你用于生成的提示词。
  • 规划审查阶段，特别是如果数据用于敏感应用。 第6章将提供更系统的方法来识别和减少偏见，并管理事实准确性。

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。