arXiv · Computation and Language· Aaron Fainman, Gabriela Kadlecov\'a, Maciej Gryka, Bartosz Kruszczy\'nski, Usman Zafar, C\'edric Archambeau, Aaron Klein, David Salinas, Selim Nowicki, Jacek Golebiowski·· 3 小时前AI 评分36
Turnslide：用有限状态机行走实现可扩展多轮数据合成
Turnslide: Scalable Multi-Turn Data Synthesis by Walking a Finite-State Machine
AI 导读
Turnslide 提出一个全自动轻量级多轮数据合成框架，将每个 API 建模为有限状态机，生成状态合法的工具序列，并用单次 LLM 调用把序列转成完整样本。该方法不追求多样性，而是对轮数、工具序列和任务复杂度设定目标分布。在下游 SLM 微调中，其 FSM 生成数据显著优于未变异基线，达到 70.7% 全准确率（对比 63.4% 和 53.7%），且 token 用量减少 3.6-6.6 倍。
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