Generative AI for Synthetic Data Generation: Methods, Challenges, and Future

Core Concepts

Generative AI and Large Language Models are revolutionizing synthetic data generation, addressing data scarcity and privacy concerns while pushing the boundaries of AI development.

Abstract

Introduction to the recent surge in research on synthetic data generation using Large Language Models (LLMs). Evolution from Generative Adversarial Networks to LLMs like GPT-3 and ChatGPT. Importance of synthetic data in specialized domains with limited data availability. Synergy between LLMs and synthetic data generation for diverse datasets. Overview of related survey papers and the focus of the current paper on recent technologies. Detailed outline of the paper's structure and key sections. Methods for generating synthetic training data from LLMs, including prompt engineering and parameter-efficient task adaptation. Importance of measuring data quality and training with synthetic data. Applications of synthetic data in low-resource tasks, fast inference, and medical scenarios. Challenges with synthetic data and future research directions.

Stats

"ZeroGen: Efficient zero-shot learning via dataset generation," in Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. "ProGen: Progressive zero-shot dataset generation via in-context feedback," in Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022. "ReGen: Zero-shot text classification via training data generation with progressive dense retrieval," in Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023.

Quotes

"Large Language Models (LLMs) for synthetic data generation marks a significant frontier in the field of AI." "Synthetic data generation requires LLMs to generate text data based on label-conditional prompts." "Synthetic data surpasses real data in performance across various biomedical tasks, showcasing the potential of synthetic data in transforming medical AI applications."

Key Insights Distilled From

Generative AI for Synthetic Data Generation

by Xu Guo,Yiqia... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04190.pdf

Deeper Inquiries

윤리적인 측면에서 민감한 영역에서 합성 데이터 사용의 윤리적인 측면을 효과적으로 다룰 수 있는 방법은 무엇인가요?

합성 데이터를 사용할 때 민감한 영역에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 다루기 위해 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 먼저, 데이터 생성 및 사용에 대한 투명성을 유지하는 것이 중요합니다. 데이터의 출처와 생성 방법을 명확히 문서화하고, 데이터가 어떻게 사용되고 있는지 이해하기 쉽도록 공개적으로 공유해야 합니다. 또한, 데이터 생성 및 사용에 대한 도덕적 가이드라인을 개발하고 준수하는 것이 중요합니다. 이러한 가이드라인은 데이터 수집, 보호, 및 사용에 대한 원칙을 명확히 하고, 민감한 정보를 보호하는 방법을 제시할 수 있습니다. 또한, 데이터 생성 과정에서 개인 식별 정보를 보호하고 데이터의 익명성을 유지하는 기술적 방법을 도입하여 데이터의 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.