语言模型合成数据的最佳实践和经验教训

这篇论文 (在新标签页中打开)概述了语言模型合成数据的最佳实践和经验教训，由 Google DeepMind 和其他合作者发表。

它聚焦于合成数据，涵盖了应用、挑战和未来方向。考虑到我们从 AI 领域使用合成数据所见的显著进步，这是一篇重要的论文。

我们可以确定，提供给这些模型高质量的数据越多，性能就越好。创建合成数据并不难，但确保其质量才是真正的挑战。

论文还讨论了在使用合成数据时的一些重要主题，例如确保质量、事实性、保真度、无偏性、可信度、隐私等。

相关工作部分也提到了许多很好的参考文献。