論文の概要: Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07503v2
- Date: Sat, 10 Aug 2024 20:46:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 23:27:39.150283
- Title: Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data
- Title（参考訳）: 合成データから学ぶベストプラクティスと教訓
- Authors: Ruibo Liu, Jerry Wei, Fangyu Liu, Chenglei Si, Yanzhe Zhang, Jinmeng Rao, Steven Zheng, Daiyi Peng, Diyi Yang, Denny Zhou, Andrew M. Dai,
- Abstract要約: AIモデルの成功は、大規模で多様な、高品質なデータセットの可用性に依存している。
合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望なソリューションとして現れてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.63271573197026
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The success of AI models relies on the availability of large, diverse, and high-quality datasets, which can be challenging to obtain due to data scarcity, privacy concerns, and high costs. Synthetic data has emerged as a promising solution by generating artificial data that mimics real-world patterns. This paper provides an overview of synthetic data research, discussing its applications, challenges, and future directions. We present empirical evidence from prior art to demonstrate its effectiveness and highlight the importance of ensuring its factuality, fidelity, and unbiasedness. We emphasize the need for responsible use of synthetic data to build more powerful, inclusive, and trustworthy language models.
- Abstract（参考訳）: AIモデルの成功は、データ不足、プライバシの懸念、高コストによる取得が困難な、大規模で多様で高品質なデータセットの可用性に依存している。
合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望な解決策として現れてきた。
本稿では,合成データ研究の概要と応用,課題,今後の方向性について論じる。
我々は,先行技術による実証的証拠を提示し,その有効性を示し,その事実性,忠実性,不偏性を保証することの重要性を強調した。
我々は、より強力で包括的で信頼できる言語モデルを構築するために、合成データの責任ある利用の必要性を強調します。
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