論文の概要: A Multi-Faceted Evaluation Framework for Assessing Synthetic Data Generated by Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14445v1
- Date: Sat, 20 Apr 2024 08:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 18:17:13.709992
- Title: A Multi-Faceted Evaluation Framework for Assessing Synthetic Data Generated by Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる合成データ評価のための多面的評価フレームワーク
- Authors: Yefeng Yuan, Yuhong Liu, Liang Cheng,
- Abstract要約: 生成AIと大規模言語モデル(LLM)は、合成データを生成するための新たな道を開いた。
潜在的なメリットにもかかわらず、プライバシー漏洩に関する懸念が浮上している。
我々は,合成表データの忠実さ,有用性,およびプライバシー保護を評価するために設計されたオープンソースの評価フレームワークであるSynEvalを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.672850225066168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancements in generative AI and large language models (LLMs) have opened up new avenues for producing synthetic data, particularly in the realm of structured tabular formats, such as product reviews. Despite the potential benefits, concerns regarding privacy leakage have surfaced, especially when personal information is utilized in the training datasets. In addition, there is an absence of a comprehensive evaluation framework capable of quantitatively measuring the quality of the generated synthetic data and their utility for downstream tasks. In response to this gap, we introduce SynEval, an open-source evaluation framework designed to assess the fidelity, utility, and privacy preservation of synthetically generated tabular data via a suite of diverse evaluation metrics. We validate the efficacy of our proposed framework - SynEval - by applying it to synthetic product review data generated by three state-of-the-art LLMs: ChatGPT, Claude, and Llama. Our experimental findings illuminate the trade-offs between various evaluation metrics in the context of synthetic data generation. Furthermore, SynEval stands as a critical instrument for researchers and practitioners engaged with synthetic tabular data,, empowering them to judiciously determine the suitability of the generated data for their specific applications, with an emphasis on upholding user privacy.
- Abstract（参考訳）: 生成型AIと大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、特に製品レビューのような構造化表形式の領域において、合成データを生成するための新たな道を開いた。
潜在的なメリットにもかかわらず、特にトレーニングデータセットで個人情報が使用される場合、プライバシリークに関する懸念が表面化している。
さらに、生成された合成データの品質を定量的に測定し、下流タスクに利用できる総合的な評価フレームワークが存在しない。
このギャップに対応するために、さまざまな評価指標を用いて合成された表データの忠実さ、有用性、およびプライバシー保護を評価するために設計されたオープンソースの評価フレームワークであるSynEvalを紹介した。
提案するフレームワークであるSynEvalの有効性を,ChatGPT,Claude,Llamaの3つの最先端LCMから生成された総合製品レビューデータに適用して検証した。
実験結果から, 合成データ生成の文脈における各種評価指標間のトレードオフを明らかにした。
さらに、SynEvalは、合成表データに携わる研究者や実践者にとって重要な手段であり、特定のアプリケーションに対して生成されたデータの適合性を司法的に判断する権限を与え、ユーザのプライバシの維持に重点を置いている。
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