语言模型合成数据的实用技巧与经验

这篇论文 (opens in a new tab)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。