驱动未来:LLMs驱动的合成数据生成、管理与评估综述

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作者：北方的郎 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/705234688 随着深度学习领域的迅猛发展，数据的数量和质量问题始终困扰着研究者。大型语言模型（LLMs）的出现为解决实际数据不足的问题提供了数据驱动的解决方案，特别是在合成数据生成方面。然而，目前针对该领域的研究缺乏统一的框架，多停留在表面探讨。 来自浙大和哈工大的研究团队发表了《 On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey 》这篇论文通过构建一个通用的合成数据生成工作流程，系统性地整理了相关研究，旨在引导学术界和工业界进行更深入、系统的研究。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.15126 主要内容如下： 1. 引言 大型语言模型（LLMs）的出现引发了深度学习领域的重大范式转变。然而，高质量数据仍然是构建鲁棒NLP模型的基础。高质量数据通常指的是多样化 ………………………………