You cannot select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
21 lines
1.4 KiB
Plaintext
21 lines
1.4 KiB
Plaintext
5 months ago
|
# Best Practices und gewonnene Erkenntnisse über synthetische Daten für Sprachmodelle
|
||
|
|
|
||
|
|
import {Bleed} from 'nextra-theme-docs'
|
||
|
|
|
||
|
|
<Bleed>
|
||
|
|
<iframe width="100%"
|
||
|
|
height="415px"
|
||
|
|
src="https://www.youtube.com/embed/YnlArBZJHY8?si=ZH3hFzwixUopxU5Z" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
|
||
|
|
allowFullScreen
|
||
|
|
/>
|
||
|
|
</Bleed>
|
||
|
|
|
||
|
|
Dieses [Paper](https://arxiv.org/abs/2404.07503) bietet einen Überblick über bewährte Praktiken und gewonnene Erkenntnisse bezüglich synthetischer Daten für Sprachmodelle und wurde von Google DeepMind und weiteren Mitarbeitern veröffentlicht.
|
||
|
|
|
||
|
|
Es konzentriert sich auf synthetische Daten und behandelt Anwendungen, Herausforderungen und zukünftige Richtungen. Dies ist ein wichtiges Dokument, angesichts der bedeutenden Fortschritte, die wir durch den Einsatz von synthetischen Daten im Bereich der KI beobachten.
|
||
|
|
|
||
|
|
Wir wissen mit Sicherheit, dass je mehr hochwertige Daten wir diesen Modellen zur Verfügung stellen, desto besser ist die Leistung. Synthetische Daten zu erstellen ist nicht schwer, aber deren Qualität sicherzustellen, stellt wirklich eine Herausforderung dar.
|
||
|
|
|
||
|
|
Das Paper behandelt auch wichtige Themen im Umgang mit synthetischen Daten wie Qualitätssicherung, Faktentreue, Treue, Unvoreingenommenheit, Vertrauenswürdigkeit, Privatsphäre und mehr.
|
||
|
|
|
||
|
|
Im Abschnitt zu verwandten Arbeiten werden auch viele großartige Referenzen erwähnt.
|