Migliori Pratiche e Lezioni Apprese sui Dati Sintetici per Modelli Linguistici
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
April 11, 2024
Autori: 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
Abstract
Il successo dei modelli di intelligenza artificiale dipende dalla disponibilità di dataset ampi, diversificati e di alta qualità, che possono essere difficili da ottenere a causa della scarsità di dati, delle preoccupazioni sulla privacy e degli elevati costi. I dati sintetici sono emersi come una soluzione promettente, generando dati artificiali che imitano i modelli del mondo reale. Questo articolo fornisce una panoramica della ricerca sui dati sintetici, discutendone le applicazioni, le sfide e le direzioni future. Presentiamo evidenze empiriche tratte dalla letteratura precedente per dimostrarne l'efficacia e sottolineiamo l'importanza di garantirne la veridicità, la fedeltà e l'imparzialità. Evidenziamo la necessità di un uso responsabile dei dati sintetici per costruire modelli linguistici più potenti, inclusivi e affidabili.
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.