論文の概要: On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15126v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 07:47:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 07:21:04.002337
- Title: On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey
- Title（参考訳）: LLMによる合成データ生成, キュレーション, 評価について
- Authors: Lin Long, Rui Wang, Ruixuan Xiao, Junbo Zhao, Xiao Ding, Gang Chen, Haobo Wang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、合成データ生成による現実世界のデータ制限を軽減するために、データ中心のソリューションを提供する。
本稿では、合成データ生成の一般的なワークフローに基づく、関連する研究の組織を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.670507323784616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Within the evolving landscape of deep learning, the dilemma of data quantity and quality has been a long-standing problem. The recent advent of Large Language Models (LLMs) offers a data-centric solution to alleviate the limitations of real-world data with synthetic data generation. However, current investigations into this field lack a unified framework and mostly stay on the surface. Therefore, this paper provides an organization of relevant studies based on a generic workflow of synthetic data generation. By doing so, we highlight the gaps within existing research and outline prospective avenues for future study. This work aims to shepherd the academic and industrial communities towards deeper, more methodical inquiries into the capabilities and applications of LLMs-driven synthetic data generation.
- Abstract（参考訳）: 深層学習の進化する展望の中で、データ量と品質のジレンマは長年の問題だった。
最近のLLM(Large Language Models)の出現は、合成データ生成による実世界のデータ制限を軽減するために、データ中心のソリューションを提供する。
しかし、この分野での最近の研究は統一的な枠組みが欠如しており、ほとんどは表面上にとどまっている。
そこで本研究では,合成データ生成の一般的なワークフローに基づく,関連する研究の組織を提供する。
これにより、既存の研究のギャップを浮き彫りにし、今後の研究の道筋を概観する。
この研究は、LLMによる合成データ生成の能力と応用について、より深く、より体系的な調査に向けて、学術的および工業的コミュニティをシェパードすることを目的としている。
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