合成文本生成的核心技术的测验

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合成数据用于大语言模型预训练与微调

章节 1: 了解LLM中的合成数据

定义合成数据

现代LLM的数据需求

合成数据与真实数据来源的比较

合成数据生成方式概述

合成数据在预训练和微调中的作用

高实用性合成数据的特性

合成数据项目的初始设置

第 1 章测验

章节 2: 合成文本生成的核心技术

算法与规则驱动的文本生成

借助回译扩充数据

使用释义模型丰富文本

使用大型语言模型生成合成样本

通过高效的提示词设计引导生成

数据掩码和数据扰动技术

动手实践：使用大型语言模型API生成文本

第 2 章测验

章节 3: 应用合成数据于大型语言模型预训练

基础模型训练中的数据量与多样性

构建大规模合成语料库用于预训练

合成文本与数据的结合

定向预训练：使用合成生成内容

为预训练阶段生成指令式数据

衡量合成数据对预训练结果的影响

动手实践：构建一个合成预训练数据集片段

第 3 章测验

章节 4: 使用合成数据提升LLM微调效果

利用生成数据进行指令遵循微调

制作有效的合成指令-响应对

构建多样化微调数据集的方法

生成少样本和零样本学习场景的数据

针对不同微调框架的数据组织

通过人工生成数据塑造模型行为（风格、角色）

动手实践：创建用于特定任务微调的合成数据集

第 4 章测验

章节 5: 高级方法与数据优化

嵌入表示中的精细数据增强

结构化学习路径与合成数据

生成用于对齐方法的偏好数据

构建数据筛选与清洗管道

合成数据集的自动化质量保证

合成数据生成的迭代优化

动手实践：实现数据过滤脚本

第 5 章测验

章节 6: 评估合成数据并处理运行中遇到的问题

合成文本特性的定量分析

生成内容的定性评审方法

识别和减少人工数据集中的偏差

管理合成输出中的事实准确性

了解并应对模型性能下降

最大化数据独创性和多样性的方法

实践：合成数据验证清单

第 6 章测验

合成文本生成的核心技术的测验