量子位
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不用千亿参数也能合成高质量数据！这个开源框架让小模型“组团逆袭”，7B性能直追72B
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
GRA框架通过小模型协作生成高质量数据，性能接近大模型。实验表明，GRA生成的数据在多个任务中优于传统方法，提升了数据的多样性和质量，展现了小模型的集体智能潜力。
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关键要点
- GRA框架通过小模型协作生成高质量数据，性能接近大模型。
- GRA方法以多人协作和角色分工为核心，探索小模型如何协同生成训练数据。
- 实验结果显示，GRA生成的数据在多个任务中优于传统方法，提升了数据的多样性和质量。
- GRA框架模拟论文投稿流程，分为Generator、Reviewer、Adjudicator三个角色。
- Generator负责生成新样本，Reviewer进行严格评审，Adjudicator做出最终裁决。
- 后处理模块进一步提升样本的一致性与表达质量。
- 实验验证显示，GRA生成的数据在训练效果上显著优于原始数据。
- GRA生成的数据在与大模型蒸馏数据的对比中表现出色，具备更高性价比。
- GRA生成的数据在多样性、质量和难度控制等方面具有明显优势。
- GRA的群体智慧路径展现了小模型的集体智能潜力，可能重塑数据合成的认知。
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