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

Główne pojęcia

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

Streszczenie

• 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.

Statystyki

"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.

Cytaty

"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."

Kluczowe wnioski z

Generative AI for Synthetic Data Generation

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

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

Głębsze pytania

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.