最近，微软研究团队的一篇新论文引起了广泛关注。这篇论文介绍了一种名为"AgentInstruct"的新型框架，旨在通过生成大量高质量的合成数据来加速语言模型的发展。
论文中提到，合成数据在语言模型的训练过程中变得越来越重要，尤其是对于大型语言模型和小型语言模型来说。然而，尽管合成数据在许多应用中取得了成功，但研究人员也提出了一些关于模型崩溃和模仿其他模型的缺点的担忧。这种差异可以归因于合成数据在质量和多样性方面的差异。
为了解决这些问题，微软研究团队提出了AgentInstruct框架。这个框架可以自动创建大量多样化和高质量的合成数据，而不需要大量的人工努力。AgentInstruct可以生成提示和响应，只需要原始数据源，如文本文档和代码文件作为种子。
为了展示AgentInstruct的实用性，研究团队创建了一个包含2500万个训练对的合成数据集，用于教授语言模型各种技能，如文本编辑、创意写作、工具使用、编码、阅读理解等。这个数据集可以用于任何基础模型的指令微调。
研究团队使用这个数据集对Mistral-7b模型进行了微调，并得到了一个名为Orca-3的新模型。与使用相同基础模型的Mistral-7b-Instruct相比，Orca-3在许多基准测试中表现出了显著的改进。例如，在AGIEval上提高了40%，在MMLU上提高了19%，在GSM8K上提高了54%，在BBH上提高了38%，在AlpacaEval上提高了45%。此外，Orca-3还一致地超过了其他模型，如LLAMA-8B-instruct和GPT-3.5-turbo。
然而，尽管AgentInstruct框架在生成高质量合成数据方面取得了显著进展，但仍然存在一些限制。首先，创建智能体流程以生成不同技能的数据需要大量的人工努力。其次，合成数据可能无法完全复制真实世界数据的复杂性和细微差别，这可能导致潜在的不准确性。此外，生成合成数据的过程可能需要大量的计算资源，并且如果原始种子数据包含偏差，这些偏差可能会在合成数据中得到反映甚至放大。
