Лучшие практики и извлеченные уроки по синтетическим данным для языковых моделей

Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models

April 11, 2024

Авторы: 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

Аннотация

Успех моделей искусственного интеллекта зависит от наличия больших, разнообразных и высококачественных наборов данных, получение которых может быть сложным из-за дефицита данных, проблем конфиденциальности и высоких затрат. Синтетические данные стали перспективным решением, создавая искусственные данные, имитирующие реальные паттерны. В данной статье представлен обзор исследований синтетических данных, обсуждающий их применение, вызовы и будущие направления. Мы представляем эмпирические доказательства из предыдущих работ, чтобы продемонстрировать их эффективность и подчеркнуть важность обеспечения их фактичности, достоверности и беспристрастности. Мы подчеркиваем необходимость ответственного использования синтетических данных для создания более мощных, инклюзивных и надежных языковых моделей.

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.