論文の概要: Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29791v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 14:26:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.714453
• Title: Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Evaluation
• Title（参考訳）: 推論駆動型合成データ生成と評価
• Authors: Tim R. Davidson, Benoit Seguin, Enrico Bacis, Cesar Ilharco, Hamza Harkous,
• Abstract要約: Simulaはデータ生成と評価のための新しい推論駆動フレームワークである。 シードレスでエージェント的なアプローチで、大規模に合成データセットを生成する。 提案手法は,本質的特性と下流特性の両方を厳密に検証し,様々なデータセットに対して有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4565140548638884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although many AI applications of interest require specialized multi-modal models, relevant data to train such models is inherently scarce or inaccessible. Filling these gaps with human annotators is prohibitively expensive, error-prone, and time-consuming, leading model builders to increasingly consider synthetic data as a scalable alternative. However, existing synthetic data generation methods often rely on manual prompts, evolutionary algorithms, or extensive seed data from the target distribution - limiting their scalability, explainability, and control. In this paper, we introduce Simula: a novel reasoning-driven framework for data generation and evaluation. It employs a seedless, agentic approach to generate synthetic datasets at scale, allowing users to define desired dataset characteristics through an explainable and controllable process that enables fine-grained resource allocation. We show the efficacy of our approach on a variety of datasets, rigorously testing both intrinsic and downstream properties. Our work (1) offers guidelines for synthetic data mechanism design, (2) provides insights into generating and evaluating synthetic data at scale, and (3) unlocks new opportunities for developing and deploying AI in domains where data scarcity or privacy concerns are paramount.
• Abstract（参考訳）: 興味のあるAIアプリケーションは、特殊なマルチモーダルモデルを必要とするが、そのようなモデルをトレーニングするための関連するデータは本質的に不足しているか、アクセス不能である。 このようなギャップを人間のアノテータに埋めるのは、コストが極めて高く、エラーが発生し、時間を要するため、モデルビルダーは、合成データをスケーラブルな代替手段として、ますます考えるようになっています。 しかしながら、既存の合成データ生成方法は、しばしば手動のプロンプト、進化アルゴリズム、あるいはターゲットディストリビューションからの広範なシードデータに依存し、スケーラビリティ、説明可能性、制御を制限する。 本稿では,データ生成と評価のための新しい推論駆動フレームワークであるSimulaを紹介する。 大規模に合成データセットを生成するために、シードレスでエージェント的なアプローチを採用しており、ユーザーは詳細なリソース割り当てを可能にする説明可能で制御可能なプロセスを通じて、望ましいデータセット特性を定義できる。 提案手法は,本質的特性と下流特性の両方を厳密に検証し,様々なデータセットに対して有効性を示す。 本研究は,(1) 合成データ機構設計ガイドライン,(2) 大規模に合成データの生成と評価に関する洞察を提供し,(3) データの不足やプライバシの懸念が最重要である領域において,AIを開発し,展開する新たな機会を開放する。

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