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迭代式数据集合成：从小型模型推测错误实现大型语言模型的数据集合成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为“Synthesis Step by Step (S3)”的数据合成框架，通过使用大型语言模型对小型真实验证数据集上的小型模型合成数据集中的错误进行外推，从而缩小合成数据集与真实数据之间的分布差异。实验表明，该方法能够提高小型模型的性能，相较于其他方法改进了9.48%和2.73%，并且相较于人工标注数据训练的小型模型最多提高了15.17%。
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关键要点
- 提出了一种名为“Synthesis Step by Step (S3)”的数据合成框架。
- 该框架使用大型语言模型迭代外推小型模型合成数据集中的错误。
- 目标是缩小合成数据集与真实数据之间的分布差异。
- 实验表明，该方法能够提高小型模型的性能。
- 相较于ZeroGen和GoldGen，性能分别提高了9.48%和2.73%。
- 与人工标注数据训练的小型模型相比，性能最多提高了15.17%。
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