Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future

論文の概要: Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04190v1
Date: Thu, 7 Mar 2024 03:38:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-08 15:12:22.274722
Title: Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges and the Future
Title（参考訳）: 合成データ生成のための生成AI:方法と課題と将来
Authors: Xu Guo, Yiqiang Chen
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)から合成データを生成する研究の最近の動向本稿では,タスク固有トレーニングデータの生成にこれらの巨大なLCMを活用する高度な技術について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.506811635026907
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The recent surge in research focused on generating synthetic data from large language models (LLMs), especially for scenarios with limited data availability, marks a notable shift in Generative Artificial Intelligence (AI). Their ability to perform comparably to real-world data positions this approach as a compelling solution to low-resource challenges. This paper delves into advanced technologies that leverage these gigantic LLMs for the generation of task-specific training data. We outline methodologies, evaluation techniques, and practical applications, discuss the current limitations, and suggest potential pathways for future research.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)から合成データを生成することに焦点を当てた最近の研究の急増、特にデータ可用性が制限されたシナリオは、生成型人工知能(ai)に顕著な変化をもたらしている。実世界のデータに対して両立できる能力は、このアプローチを低リソースの課題に対する説得力のあるソリューションと位置づけている。本稿では,これらの巨大llmをタスク固有のトレーニングデータ生成に活用する技術について述べる。我々は, 方法論, 評価手法, 実践的応用について概説し, 現在の限界を議論し, 今後の研究への道筋を示唆する。

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