详细内容或原文请订阅后点击阅览
下一个AI革命：使用VAE生成高质量合成数据的教程
利用BasicVae架构生成合成数据并提高了不平衡数据的分类精度，即下一个AI Revolution：使用VAE来生成高质量合成数据的教程首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学什么是合成数据？
什么是合成数据？由旨在复制或增强现有数据的计算机创建的数据。
为什么有用？
为什么有用？我们都经历了Chatgpt，Llama和最近的DeepSeek的成功。这些语言模型在整个社会中被普遍使用，并引发了许多主张，即我们正在迅速接近人工通用智能 - AI能够复制任何人类的功能。
根据您的观点，在变得太兴奋或害怕之前 - 我们也迅速遇到了这些语言模型的障碍。根据研究机构Epoch [1]小组发表的一篇论文，我们已经用完了数据。他们估计，到2028年，我们将达到训练语言模型的可能数据的上限。
[1] 我们用尽了数据如果我们用完数据会怎样？
如果我们用完数据会怎样？好吧，如果我们用完了数据，那么我们将不会有任何新的培训语言模型的新东西。然后，这些模型将停止改进。如果我们想追求人工通用情报，那么我们将不得不提出改进AI的新方法，而不仅仅是增加现实世界培训数据的数量。
一个潜在的救星是合成数据，可以生成以模仿现有数据，并且已经用于改善Gemini和DBRX等模型的性能。
LLMS超出LLM的合成数据
LLMS超出LLM的合成数据除了克服大型语言模型的数据稀缺之外，可以在以下情况下使用合成数据：
敏感数据 昂贵的数据 缺乏数据