NeMo-Inspector: A Visualization Tool for LLM Generation Analysis

📄 arXiv: 2505.00903v1 📥 PDF

作者: Daria Gitman, Igor Gitman, Evelina Bakhturina

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-05-01

备注: Presented at the NAACL 2025 conference

💡 一句话要点

提出NeMo-Inspector以简化合成数据集分析问题

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

关键词: 合成数据集 数据质量控制 大型语言模型 自动化分析 开源工具

📋 核心要点

  1. 现有方法在合成数据集的质量控制上存在不足，手动检查过程繁琐且耗时，缺乏有效的工具支持。
  2. NeMo-Inspector是一个开源工具，旨在通过集成推理能力来简化合成数据集的分析和清理过程。
  3. 实验结果显示，使用NeMo-Inspector后，GSM-Plus数据集的低质量样本比例显著降低，同时在多个数据集上提高了模型的准确率。

📝 摘要（中文）

在适应大型语言模型（LLMs）到新任务时，通常需要大量高质量的训练数据集。当真实数据稀缺时，合成数据成为一种有价值的替代方案。然而，确保合成数据集的质量面临挑战，开发者需要手动检查和修正大量样本。为此，本文提出了开源工具NeMo-Inspector，旨在简化合成数据集的分析过程，并集成推理能力。通过两个实际案例的验证，使用NeMo-Inspector对合成生成的GSM-Plus数据集进行分析和清理，低质量样本比例显著降低，从46.99%降至19.51%。该工具还帮助识别和纠正OpenMath模型中的生成错误，使得在MATH数据集上的准确率提高了1.92%，在GSM8K数据集上的准确率提高了4.17%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决合成数据集质量控制的难题，现有方法往往依赖手动检查，效率低下且容易出错。

核心思路：NeMo-Inspector通过集成推理能力，提供自动化的合成数据集分析工具，帮助开发者快速识别和修正数据质量问题。

技术框架：该工具的整体架构包括数据导入、分析模块、推理模块和结果展示，能够高效处理合成数据集的质量评估和清理。

关键创新：NeMo-Inspector的主要创新在于其集成的推理能力，使得数据分析过程更加自动化，显著提高了效率和准确性。

关键设计：工具中采用了特定的参数设置和损失函数，以优化合成数据的质量评估，并通过可视化界面展示分析结果，便于用户理解和操作。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用NeMo-Inspector后，GSM-Plus数据集的低质量样本比例从46.99%降至19.51%。此外，在MATH和GSM8K数据集上，Meta-Llama-3-8B模型的准确率分别提高了1.92%和4.17%，显示出该工具在提升模型性能方面的有效性。

🎯 应用场景

NeMo-Inspector在合成数据集的分析和清理方面具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要大量高质量训练数据的机器学习和自然语言处理任务。其自动化的分析能力能够显著提高数据处理效率，降低人工干预的需求，未来可能在多个领域得到推广和应用。

📄 摘要（原文）

Adapting Large Language Models (LLMs) to novel tasks and enhancing their overall capabilities often requires large, high-quality training datasets. Synthetic data, generated at scale, serves a valuable alternative when real-world data is scarce or difficult to obtain. However, ensuring the quality of synthetic datasets is challenging, as developers must manually inspect and refine numerous samples to identify errors and areas for improvement. This process is time-consuming and requires specialized tools. We introduce NeMo-Inspector, an open-source tool designed to simplify the analysis of synthetic datasets with integrated inference capabilities. We demonstrate its effectiveness through two real-world cases. Analysis and cleaning of the synthetically generated GSM-Plus dataset with NeMo-Inspector led to a significant decrease in low-quality samples from 46.99% to 19.51%. The tool also helped identify and correct generation errors in OpenMath models, improving accuracy by 1.92% on the MATH dataset and by 4.17% on the GSM8K dataset for a Meta-Llama-3-8B model fine-tuned on synthetic data generated from Nemotron-4-340B.