数据合成大致可以分为以下几类：1. 原始数据 + LLM从原始语料中提取内容，再由 LLM 进行清洗、转换，生成结构化、高质量的训练数据。代表工作：Genie: Achieving Human Parity in Content-Grounded Datasets GenerationarXiv:2401.14367利用原始文本与 LLM ，使用 few-shot 生
CoSyn是一个AI框架,它利用纯文本LLM的编码能力自动创建富文本多模态合成数据,通过代码生成和多样的渲染工具,显著提升了视觉语言模型在处理图表、文档等富文本图像理解任务上的性能,并在多个基准测试中取得领先,甚至零样本学习也表现出色。 论文介绍 视觉语言模型 (VLMs) 在通用图像理解方面展现了令人印象深刻的能力,但...
因此，让我们来看看一些可能通过生成合成数据来推动报告和自动化未来的工具。1、CTGAN 使用对抗网络的条件表生成（简称，CTGAN）是一种突破性的工具，它利用生成对抗网络的强大功能来生成高度逼真且连贯的合成表格数据。与传统的数据生成方法不同，CTGAN，擅长处理以特征之间错综复杂的关系和依赖关系为特征的复杂数据集...
生成对抗网络（GANs）生成对抗网络是目前最具影响力的合成数据生成技术之一。其基本构思为一个双网络结构，其中生成器（Generator）负责生成数据，而判别器（Discriminator）则负责判断其真假。两者相互对抗，从而推高生成数据的质量。GAN在图像生成、文本生成及音频合成等领域显示出广泛的应用前景。GAN的多种变种不断被提出...
合成数据生成方式指通过技术手段模拟或创建具有真实数据特征的非真实数据集，在数据稀缺或隐私保护需求强烈的场景中广泛应用。生成过程中需确保数据分布、特征关联性与真实数据高度接近，同时避免泄露敏感信息。以下从方法类型、生成流程、应用场景三个维度展开阐述。方法类型主要分为三类。基于统计模型的方法利用概率分布拟合...
在Azure AI Foundry 门户中,你可以使用合成数据生成来有效地为数据集生成预测。 本文介绍合成数据生成的概念以及如何在机器学习中使用它。 什么是合成数据生成? 合成数据生成涉及创建模拟实际数据的统计属性的人工数据。 这些数据是通过算法和机器学习技术生成的。 可以通过多种方式使用数据,例如计算机模拟或现实事件建模。
Datomize于 2020 年推出,是顶级初创公司之一,也是新兴的合成数据生成工具。 Datomize 的 AI/ML 建模适用于全球银行的客户数据。 拥有一个了解技术要求并尊重监管委员会的供应商就已经成功了一半。 Datomize 作为一个成功的人工数据生成器、测试、开发、创新以及货币化方面的第三方合作者,真正脱颖而出。
合成数据生成是指创建模拟现实世界数据的虚拟数据集的过程，这些数据集可用于测试或训练代理或模型。新的DatabricksAPI利用企业的专有数据来生成评估数据集，这些数据集是根据代理正在使用的用例定制的。相比之下，手动评估数据构建过程耗时且可能并不总是准确，用于测试代理的功能。根据该公司所述，合成数据生成API还将...
合成数据生成方法 我先讲讲什么是合成数据。简单来说,合成数据就是人造出来的数据,不是从真实世界里直接收集来的那些。为什么要搞合成数据?好处可多!比如说,有些真实数据特别敏感,不方便拿出来用,合成数据就能解决这个大难题,既不泄露隐私,还能满足使用需求。再有时候真实数据量不够,合成数据就能来凑一凑,扩充数据...
利用scikit-learn的数据生成 scikit-learn是用于传统机器学习任务极为出色的python库(如果你不太在意深度学习)。尽管它的机器学习算法已被普遍使用,合成数据生成的功能也不容小觑。 下面是一个快速总览: 回归问题生成:scikit-learn中dataset.make_regression函数可以利用给定的输入特征,输出靶向,和两者搭配时的调控程度生成...