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我有一个用例，需要创建大量假记录，以便在开发系统时进行测试，而不使用敏感的生产数据。我希望给本地LLM一个要遵循的架构，并说“生成8000条符合此架构的唯一记录，确保每条记录都是唯一的”。输出将是一个包含所有相关（假）个人信息的大型平面文件。

鉴于我请求的数据集中输出记录的大量，我担心它很容易超过输出上下文窗口，并且无法生成足够大的数据集。

我考虑使用LongrWriter LLM来尝试解决这个限制。这是完成这项任务的最佳方法，还是我的思路有问题？

讨论总结

本次讨论主要围绕如何使用本地大型语言模型（LLM）生成大量唯一且多样化的合成数据集展开。讨论中涉及了多种方法和工具的比较，包括使用Glaive AI、Faker工具、LongWriter-GLM等。参与者们探讨了生成过程中可能遇到的上下文窗口限制、数据重复、数据多样性等问题，并提出了相应的解决方案，如使用循环处理、添加随机文本、调整温度参数、引入随机种子等。总体而言，讨论氛围较为积极，参与者们分享了各自的见解和经验，为如何高效生成合成数据集提供了丰富的思路。

主要观点

  1. 👍 使用Glaive AI生成大型合成数据集

    • 支持理由：Glaive AI能够处理生成大量唯一记录的任务，适合在开发系统中测试需求。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。

  2. 🔥 不需要使用LLM，工具如Faker可以更快地生成数据

    • 正方观点：Faker工具可以更快地生成数据，适合简单需求。
    • 反方观点：对于复杂需求，LLM可能提供更多灵活性和多样性。

  3. 💡 使用循环收集输出并丢弃重复项

    • 解释：通过循环处理和去重，可以解决生成大量唯一记录时的上下文窗口限制问题。

  4. 💡 提高温度参数和使用随机数种子

    • 解释：提高温度参数和使用不同的随机数种子可以增加生成数据的随机性和唯一性。

  5. 💡 使用LongWriter-GLM生成合成数据集

    • 解释：LongWriter-GLM在生成数据时具有一定的创造性，但需注意数据重复问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 SunTrainAi：Glaive AI can do that for you 😀 ask Matt”

    • 亮点：简洁明了地推荐了Glaive AI，并建议向Matt咨询更多信息。

  2. “🤔 No-Toe-4602：First, consider if you even need LLMs. Tools like Faker do this for you much faster.”

    • 亮点：提出了是否需要使用LLM的疑问，并推荐了更快的Faker工具。

  3. “👀 swehner：I would use a loop and collect the output, discarding duplicates.”

    • 亮点：提出了通过循环处理和去重来解决生成唯一记录的问题。

  4. “👀 kryptkpr：Is there a specific reason you’re thinking to use LLM and not traditional battle tested solutions to this problem?”

    • 亮点：质疑使用LLM的必要性，并提到了传统解决方案。

  5. “👀 ttkciar：Ignore nero. Yes, if your temperature is high enough and you refrain from using the same PRNG seed, it will hallucinate random names.”

    • 亮点：强调了提高温度参数和使用不同随机数种子的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者们分享了各自的见解和经验，提供了多种解决方案。主要分歧点在于是否需要使用本地LLM，以及如何高效生成唯一且多样化的合成数据集。可能的原因包括对不同工具和方法的熟悉程度、具体使用场景的需求差异等。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何优化提示以提高生成数据的唯一性和多样性。
  • 潜在影响：随着LLM技术的不断发展，生成合成数据集的方法和工具将更加多样化和高效化，可能对数据隐私保护和系统测试领域产生积极影响。

详细内容：

标题：如何利用本地 LLM 创建大型合成数据集引发激烈讨论

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子探讨了如何利用本地 LLM 创建大型合成数据集的问题。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖作者表示需要创建大量虚假记录来测试正在开发的系统，同时担心输出容易超出上下文窗口，无法生成足够大的数据集，并考虑使用 LongWriter LLMs 来解决这一限制，但不确定这是否是最佳方法。

讨论焦点与观点众多。有人认为 Glaive AI 可以胜任；有人提出首先考虑是否真的需要 LLM，像 Faker 这类工具能更快完成任务，如果一定要用 LLM，可以生成随机词作为“灵感”；还有人表示可以使用循环收集输出并丢弃重复项，在提示开头添加随机文本以使 LLM 更容易处理。有人认为可以构建一个基于 Fake 的函数/工具让 LLM 调用。也有人提出扫描数据集中的类别分布，然后“注入”特定主要分布。

关于 LLM 的确定性问题也引发了热烈讨论。有人认为 LLMs 是确定性的，如果温度设置过高，可能会导致重复输出；但也有人认为只要温度足够高且避免使用相同的 PRNG 种子，就会生成随机名称。还有人指出 LLM 对于给定的输入序列会生成相同的下一个令牌概率分布，推理过程是非确定性的。

一位用户表示使用 LongWriter-GLM 有一定效果，但会逐渐缺乏创意，或许应该使用 Faker 并构建工具。另一位用户建议根据具体数据和要测试的系统确定具体技术，例如决定要包含的类别/组的变体，生成记录并验证其是否符合模式及唯一性，或者通过反馈上一代信息来逐渐改变生成内容。

在这场讨论中，大家对于如何更好地利用本地 LLM 创建大型合成数据集各抒己见，提供了丰富多样的思路和方法。但究竟哪种方式最为有效，还需要根据具体情况进一步探索和实践。