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# 语言模型合成数据的实用技巧与经验
这篇[论文](https://arxiv.org/abs/2404.07503)总结了语言模型合成数据的实用技巧与经验,由 Google DeepMind 及其他合作者共同发表。
该论文聚焦于合成数据,探讨了其在应用、挑战以及未来发展方向上的作用。鉴于 AI 领域合成数据带来的显著进步,这是一篇非常重要的论文。
我们深知,向模型提供高质量的数据越多,它们的性能就越好。然而,创建合成数据并不困难,真正的挑战在于确保其质量。
此外,该论文还讨论了在使用合成数据时需要关注的重要话题,如数据质量、事实性、忠实度、无偏见性、可信度、隐私等。
相关工作部分也列举了许多有价值的参考文献。