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用于测试和训练模型的合成数据

发布于 : Oct 23, 2024
Oct 2024
试验 ?

合成数据集创建涉及生成可以模拟现实世界场景的人工数据,而无需依赖敏感或有限访问的数据源。虽然合成数据在结构化数据集中的应用已得到广泛探索(例如,用于性能测试或隐私安全环境),但我们看到在非结构化数据中重新使用合成数据的趋势。企业通常面临领域特定数据缺乏标注的问题,尤其是在训练或微调大语言模型(LLMs)时。像BonitoMicrosoft's AgentInstruct 这样的工具可以从原始数据源(如文本文档和代码文件)生成合成的指令调优数据。这有助于加速模型训练,同时降低成本和对手动数据管理的依赖。另一个重要的用例是生成合成数据来解决不平衡或稀疏数据的问题,这在欺诈检测或客户细分等任务中很常见。像SMOTE这样的技术通过人工创建少数类实例来帮助平衡数据集。同样,在金融等行业,生成对抗网络(GANs)用于模拟稀有交易,使模型在检测边缘案例方面更加稳健,从而提高整体性能。

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