Best Practices und Erkenntnisse zu synthetischen Daten für Sprachmodelle

Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models

April 11, 2024

Autoren: Ruibo Liu, Jerry Wei, Fangyu Liu, Chenglei Si, Yanzhe Zhang, Jinmeng Rao, Steven Zheng, Daiyi Peng, Diyi Yang, Denny Zhou, Andrew M. Dai

cs.AI

Zusammenfassung

Der Erfolg von KI-Modellen hängt von der Verfügbarkeit großer, vielfältiger und hochwertiger Datensätze ab, die aufgrund von Datenknappheit, Datenschutzbedenken und hohen Kosten schwierig zu beschaffen sein können. Synthetische Daten haben sich als vielversprechende Lösung herausgestellt, indem sie künstliche Daten generieren, die reale Muster nachahmen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Forschung zu synthetischen Daten, diskutiert deren Anwendungen, Herausforderungen und zukünftige Richtungen. Wir präsentieren empirische Belege aus der Vorliteratur, um deren Wirksamkeit zu demonstrieren und betonen die Bedeutung der Gewährleistung von Faktizität, Treue und Unvoreingenommenheit. Wir heben die Notwendigkeit des verantwortungsbewussten Einsatzes von synthetischen Daten hervor, um leistungsstärkere, inklusivere und vertrauenswürdigere Sprachmodelle zu entwickeln.

English

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.