Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data for Language Models

人工智能模型的成功依赖于大规模、多样化和高质量的数据集的可用性，但由于数据稀缺、隐私问题和高成本等原因，这些数据集往往难以获得。合成数据作为一种生成模仿真实世界模式的人工数据的方法，已经成为一个有前途的解决方案。本文概述了合成数据研究的应用、挑战和未来方向。我们提供了先前研究的实证证据，以证明其有效性，并强调确保其真实性、保真度和无偏性的重要性。我们强调了负责任地使用合成数据来构建更强大、包容和值得信赖的语言模型的必要性。

合成数据在自然语言处理领域的应用和挑战

使用合成数据来解决自然语言处理中的数据稀缺、隐私问题和高成本问题

论文总结了合成数据的研究现状、应用和挑战，并提出了保证数据真实性、保真度和无偏性的重要性，强调了合成数据的负责任使用，以构建更强大、包容和可信的语言模型。

相关论文包括：Towards Privacy-Preserving Synthetic Data Publishing: A Survey、A Survey of Synthetic Data Generation for Privacy-Preserving Data Publishing、Synthetic Data for Deep Learning: A Survey