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3个问题：AI
人为创建的数据可从节省成本来保存成本，但其局限性需要仔细的计划和评估。
来源:MIT新闻 - 人工智能合成数据是由算法人为生成的，以模仿实际数据的统计属性，而无需包含来自现实世界中的任何信息。尽管很难固定混凝土数量，但一些估计表明，2024年用于AI应用程序的数据中有60％以上是合成的，预计该数字将在整个行业中增长。
由于综合数据不包含现实世界的信息，因此它们具有保护隐私的承诺，同时降低成本并提高开发新的AI模型的速度。但是，使用合成数据需要仔细的评估，计划以及检查和平衡，以防止部署AI模型时的性能丧失。
要解开使用合成数据的一些利弊，麻省理工学院新闻与信息和决策系统实验室的首席研究科学家Kalyan Veeramachaneni进行了交谈，Datacebo的共同创始人的开放式核心平台，合成数据库，帮助用户生成和测试合成数据。
要解开使用合成数据的一些利弊， 与信息和决策系统实验室的首席研究科学家Kalyan Veeramachaneni进行了交谈， Datacebo 其开放式平台 合成数据库 帮助 用户生成和测试合成数据。问：如何创建合成数据？
Q： a： 基本上有四种不同的数据方式：语言，视频或图像，音频和表格数据。所有四个都有略有不同的方式来构建生成模型以创建合成数据。例如，LLM不过是一个生成模型，当您提出问题时，您正在从中取样合成数据。 关于这种生成建模方法综合数据的一件有力的事情是，企业现在可以为自己的数据构建自定义的本地模型。生成的AI自动化了以前是手动过程。 Q. A. 合成数据指标库 Q：a：
基本上有四种不同的数据方式：语言，视频或图像，音频和表格数据。所有四个都有略有不同的方式来构建生成模型以创建合成数据。例如，LLM不过是一个生成模型，当您提出问题时，您正在从中取样合成数据。
关于这种生成建模方法综合数据的一件有力的事情是，企业现在可以为自己的数据构建自定义的本地模型。生成的AI自动化了以前是手动过程。 Q. A. 合成数据指标库 Q.A.合成数据指标库