V-SYNTHESIS: Task-Agnostic Synthesis of Consistent and Diverse In-Context Demonstrations from Scratch via V-Entropy

📄 arXiv: 2506.23149v1 📥 PDF

作者: Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che, Yang Deng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-29

💡 一句话要点

提出V-Synthesis以解决从零开始合成一致且多样化示例的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 示例合成 一致性度量 多样性采样 大型语言模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的示例合成方法主要依赖于已有示例或针对特定任务，缺乏通用性和一致性。
  2. 本文提出V-Synthesis，通过引入V-Score度量，进行比例采样以确保合成示例的一致性和多样性。
  3. 实验结果显示，V-Synthesis在性能上平均提升2.0%，相较于现有合成方法具有显著优势。

📝 摘要（中文）

高标注成本促使研究者使用大型语言模型（LLMs）进行示例合成，以降低开销。然而，现有合成方法主要是任务特定的，或依赖于已有示例。本文聚焦于从零开始为任意任务合成示例。合成的一大挑战是确保与目标任务的一致性，因为缺乏标注指导可能导致合成偏差。我们首先提出了一种一致性度量V-Score，相较于基于n-gram或嵌入向量的度量，具有更高的性能和更低的计算成本。此外，我们引入V-Synthesis，利用V-Score进行比例采样，以确保合成示例的高一致性和多样性。实验结果表明，V-Synthesis的平均性能提升为2.0%，验证了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从零开始合成一致且多样化的示例的问题。现有方法多为任务特定，或依赖于已有示例，导致通用性不足和合成偏差。

核心思路：论文提出了一种新的度量V-Score，用于评估合成示例与目标任务的一致性，并通过比例采样确保合成示例的多样性。这样的设计旨在克服现有方法的局限性，提供更灵活的合成能力。

技术框架：整体架构包括V-Score计算模块和V-Synthesis合成模块。首先，通过V-Score评估示例的一致性，然后进行比例采样生成多样化的合成示例。

关键创新：V-Score作为一种新的一致性度量，相较于传统的n-gram或嵌入向量度量，具有更高的性能和更低的计算成本，是本文的核心创新。

关键设计：在V-Synthesis中，采用了比例采样策略，确保合成示例在保持一致性的同时，具备足够的多样性。此外，损失函数的设计也考虑了合成示例的多样性与一致性之间的平衡。

📊 实验亮点

实验结果表明，V-Synthesis在合成示例的一致性和多样性方面表现优异，平均性能提升达到2.0%。与现有合成方法相比，V-Synthesis在保持高一致性的同时，显著提高了合成示例的多样性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、教育技术和人机交互等。通过提供一致且多样化的示例，V-Synthesis可以帮助提高模型的学习效率，降低人工标注成本，推动智能系统的广泛应用。未来，该方法可能在自动化内容生成和个性化学习等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

High labeling cost for in-context learning (ICL) demonstrations motivates using large language models (LLMs) for synthesis to reduce overhead. However, existing synthesis methods are mainly task-specific or rely on pre-existing demonstrations. So this paper focuses on synthesizing demonstrations from scratch for arbitrary tasks. A major challenge in synthesizing from scratch is ensuring consistency with the target task, as the lack of labeling guidance could lead to synthesis bias. We first propose a consistency metric called V-Score, which has higher performance and lower computation cost compared with the metrics based on grams or embedding vectors. Furthermore, we introduce V-Synthesis, which leverages V-Score for proportional sampling to ensure both high consistency and diversity of synthesized demonstrations. Experimental results demonstrate that V-Synthesis yields an average performance improvement of 2.0% compared to existing synthesis methods confirming the effectiveness of V-Synthesis.