Best Practices en Lessen Getrokken over Synthetische Data voor Taalmodellen
Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models
April 11, 2024
Auteurs: 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
Samenvatting
Het succes van AI-modellen hangt af van de beschikbaarheid van grote, diverse en hoogwaardige datasets, die moeilijk te verkrijgen kunnen zijn vanwege dataschaarste, privacyzorgen en hoge kosten. Synthetische data is naar voren gekomen als een veelbelovende oplossing door kunstmatige data te genereren die real-world patronen nabootst. Dit artikel biedt een overzicht van onderzoek naar synthetische data, waarbij de toepassingen, uitdagingen en toekomstige richtingen worden besproken. We presenteren empirisch bewijs uit eerdere studies om de effectiviteit ervan aan te tonen en benadrukken het belang van het waarborgen van de feitelijkheid, betrouwbaarheid en onbevooroordeeldheid ervan. We benadrukken de noodzaak van een verantwoord gebruik van synthetische data om krachtigere, inclusievere en betrouwbaardere taalmodelen te bouwen.
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.