如何处理小众数据，如何让这些模型高效地学习专业领域的知识，一直是一个挑战。斯坦福大学的研究团队最近提出了一种名为EntiGraph的合成数据增强算法，为这个问题带来了新的解决思路。

简单点说，就是用这个名为EntiGraph的合成数据增强算法，生成人工合成数据，增加知识表述的多样性，为语言模型的学习提供更好的素材。

小规模语料学习的困境

大语言模型通常需要海量的训练数据才能学到有用的知识。比如，GPT-3就是在超过45TB的文本上训练而成的。但在很多专业领域，我们往往只能获得有限的高质量文本资料，可能只有几百万个词汇。直接用这些小规模语料来训练模型，效果往往不尽如人意。

研究者们发现，即使是同样的事实，大语言模型也需要在不同的表述中反复出现数百上千次，才能真正学会。这种低效的学习方式在小规模语料上显得尤为突出。如果我们只有一本教科书的内容，模型很难从中提取出全面的知识。

EntiGraph：巧妙构建知识图谱

为了解决这个问题，斯坦福大学的研究团队提出了EntiGraph算法。这个算法的核心思想是，从有限的文本中提取出关键实体和它们之间的关系，然后基于这些信息合成出大量的新文本。这个过程可以类比为，我们先从教科书中提取出知识点，然后用这些知识点编写出各种各样的习题和例子。

EntiGraph算法包含以下三个步骤：

1. 实体提取

首先，算法会从原始文本中提取出所有的关键实体。这里的实体可以是人名、地名、概念等。研究者使用了GPT-4作为基础模型，通过精心设计的提示词来完成这个任务。

例如，对于一篇介绍线性代数的文章，提取出的实体可能包括"线性空间"、"向量"、"奇异值分解"等。

2. 单实体描述

接下来，算法会针对每个提取出的实体，生成详细的描述文本。这个过程同样是通过设计提示词来引导GPT-4完成的。生成的文本会围绕该实体在原文中的角色和重要性展开讨论。

比如，对于"线性空间"这个实体，生成的描述可能是："线性空间是代数的基本概念之一，它满足一系列的公理..."

3. 实体关系分析

最后，算法会分析不同实体之间的关系，并生成相关的文本。这一步骤不仅考虑实体对，还会考虑三个实体之间的关系。

例如，算法可能会生成描述"线性空间"、"向量"和"基"这三个概念之间关系的文本。

通过这三个步骤，EntiGraph能够从原始的小规模语料中生成大量的合成文本。这些文本虽然没有引入新的事实，但大大增加了知识表述的多样性，为语言模型的学习提供了更好的素材。

实验验证：用130万词合成6亿词

为了验证EntiGraph的效果，研究团队设计了一系列精巧的实验。他们使用了QuALITY数据集，这个数据集包含265本书籍和文章，总共约130万个词。研究者首先用EntiGraph算法处理这些文本，生成了约6亿个词的合成语料。

然后，他们用这些合成语料对Llama 3 8B模型进行继续预训练。为了评估训练效果，他们设计了一个封闭式问答任务：模型需要回答与原始文本相关的问题，但在回答时不能查看原文。

实验结果：

1. 使用EntiGraph合成数据训练的模型，在问答任务上的准确率从39.49%提升到了56.42%。这个提升幅度相当于直接使用原始文本进行检索增强生成(RAG)所能达到的80%。

2. 模型的表现随着合成数据量的增加而持续提升，呈现出对数线性的增长趋势。这意味着即使进一步增加合成数据量，模型的性能还有提升空间。

3. 相比之下，直接在原始小规模语料上训练，或者使用简单的重述方法生成的合成数据，都无法带来显著的性能提升。

这些结果充分证明了EntiGraph算法在小规模语料学习中的优越性。它不仅能够有效提取和重组原始文本中的知识，还能生成足够多样化的表述，从而帮助模型更好地学习和泛化。

研究团队通过一张清晰的图表展示了不同数据增强方法的效果对比。这张图的横轴表示合成数据的数量(以百万个token为单位)，纵轴表示模型在问答任务上的准确率。图中包含了四条曲线，分别代表不同的方法：

1. EntiGraph CPT (红色曲线)：使用EntiGraph算法生成的合成数据进行继续预训练。

2. Rephrase CPT (蓝色曲线)：使用简单重述方法生成的合成数据进行继续预训练。

3. Raw CPT (绿色曲线)：直接使用原始小规模语料进行继续预训练。

4. Llama 3 8B Base (黑色虚线)：原始Llama 3 8B模型的基准性能。

从图中我们可以观察到以下几点：

1. EntiGraph的显著优势：EntiGraph CPT的红色曲线呈现出持续上升的趋势，在合成数据量达到600百万token时，准确率提升到约56%。这远远超过了其他方法的表现。

2. 简单重述方法的局限性：Rephrase CPT的蓝色曲线在开始时有小幅提升，但很快就趋于平稳，最终准确率停留在约43%左右。这表明简单的重述方法无法为模型提供足够多样化的学习素材。

3. 原始小规模语料的不足：Raw CPT的绿色曲线几乎与x轴平行，甚至略低于基准模型的性能。这清楚地说明了直接使用小规模语料进行继续预训练是无效的。

4. 基准模型的性能：Llama 3 8B Base的黑色虚线保持在约39.5%的准确率，为其他方法提供了一个比较基准。

5. EntiGraph的持续增长：值得注意的是，即使在600百万token时，EntiGraph CPT的曲线仍然呈上升趋势，这暗示着进一步增加合成数据量可能会带来更好的性能。最近，o1模型因在特定任务上这张图有力地证明了EntiGraph算法在小规模语料学习中的卓越效果。它不仅能显著提升模型性能，而且随着合成数据量的增加，性能还有进一步提升的潜力。相比之下，其他方法要么效果有限，要么完全无效。这个结果强调了EntiGraph在知识提取和重组方面的独特优势，为解决小规模语料学习问题提供了一个极具前景的方向。

EntiGraph的工作原理：重组知识的艺术

EntiGraph的成功并非偶然。研究者们通过深入的理论分析，揭示了算法背后的工作原理。

实际上，EntiGraph并没有创造新的知识，而是巧妙地"重新安排"了原始文本中的知识，使其更容易被语言模型学习。这个过程可以类比为，将一本教科书的内容重新组织成各种练习题、讨论题和应用案例。

研究者们建立了一个数学模型来描述这个过程。他们发现，EntiGraph生成的合成数据中，不同知识点之间的连接呈现出一种特殊的分布。这种分布使得模型在学习过程中能够更快地建立起知识之间的关联。

具体来说，EntiGraph的工作过程可以分为三个阶段：

1. 快速增长阶段：在合成数据量较少时，模型的性能呈线性增长。这对应于模型快速学习到基本知识点的过程。

2. 缓慢增长阶段：随着合成数据量的进一步增加，模型性能的增长速度放缓，呈对数线性增长。这反映了模型开始学习更复杂的知识关联。

3. 平稳阶段：最终，模型性能会趋于稳定。这表明模型已经学到了原始文本中大部分可提取的知识。

这个理论模型不仅解释了实验中观察到的现象，还为如何优化合成数据的生成过程提供了指导。

EntiGraph对AI产品开发的启示

EntiGraph的成功为AI开发，特别是在专业领域的应用，带来了重要启示：

1. 知识提取的重要性：在处理专业文本时，准确提取关键实体和概念是至关重要的。这为后续的知识重组和扩展奠定了基础。

2. 多样化表述的价值：单一的表述方式限制了模型的学习。通过生成多样化的表述，可以帮助模型建立更具有鲁棒性的知识表示。

3. 图示思维的应用：EntiGraph实际上是将文本知识转化为一种类似知识图谱的结构。这种结构化的思维方式在处理复杂知识时非常有效。

您可以看一下上一篇文章《真的别再吹o1模型是新的范式，看看清华的思维图(DoT)框架，LLM推理集大成者》

4. 理论与实践的结合：深入的理论分析不仅有助于理解算法的工作原理，还能指导实践中的优化方向。

对于Prompt工程师来说，EntiGraph的思路特别具有启发性。在设计提示词时，我们可以借鉴以下几点：

1. 实体关注：设计能够准确捕捉关键实体的提示词。

2. 关系探索：引导模型分析不同实体之间的关系，生成多角度的描述。

3. 知识重组：鼓励模型以不同的方式重新组织和表述已有知识。

4. 层次结构：在复杂任务中，可以设计层次化的提示词，逐步引导模型完成任务。

EntiGraph算法的成功，让我们看到了AI学习的一种新可能。它告诉我们，有效的学习不仅在于获取大量信息，更在于如何巧妙地组织和表达这些信息。这种思路与人类的学习过程何其相似：我们阅读教科书，做练习题，讨论案例，正是通过这样反复咀嚼知识的过程，才最终将知识内化为我们自己的智慧。

EntiGraph是一种受知识图启发的合成数据增强算法。EntiGraph不仅是一个技术创新，更是一种思维方式的启发。它鼓励我们跳出简单的"more data， better performance"的思维定式，去思考如何让AI更智慧地学习。在这个过程中，我们或许能够更深入地理解知识的本质，以及智能的真正含义。