合成数据是指不依赖于真实世界物理实体，基于模型或算法生成的数据。其应用涵盖多个领域，包括金融、医疗、自动驾驶等。在金融行业，合成数据可以用于反欺诈模型的训练，保证客户信息的安全；在医疗领域，生成疾病模型的合成数据帮助研究人员开展各类研究，而不会侵犯患者隐私；自动驾驶系统则可以通过合成数据模拟各种行驶环境，
作为LLMs的关键应用,合成数据生成对深度学习的发展具有重要意义。如图1所示,基于LLMs的合成数据生成(实现了整个模型训练与评估过程的自动化,仅需极少的人工参与),从而使深度学习模型的优势得以广泛应用于更多领域。除了提供可扩展的训练和测试数据供应外,LLM驱动的合成数据生成还可能为下一代LLMs的开发铺平道路。TinySt...
合成数据 Synthetic data 作为一种很有前景的解决方案应运而生,可以解决这些挑战 (Nikolenko, 2021)。 优势是: 需要解决的挑战。 Synthetic Data in Training 2.1. Reasoning 2.2. Tool-using and Planning 2.3. Multimodality 2.4. Multilingual 2.5. Alignment Synthetic Data in Evaluation Factuality Safety Assistin...
(6)human-in-the-loop:让医生介入图像的合成,使得AI模型能够从医生那里学习到domain knowledge以提升模型表现(有点类似于强化学习的思路?) 2、数据共享和去识别化 合成数据的在此应用的意义 合成数据比真实数据更易于分享,但是生成模型并不能保证完全的隐私保护,需要开发方法去最小化隐私泄露的风险 合成数据使用的保...
本文综述了医疗保健领域合成数据生成方法的应用和效果,重点关注了不同类型医疗数据(包括表格数据、影像数据、放射组学数据、时间序列数据和组学数据)的生成方法和开源工具,文章还探讨了多模态合成数据生成方法。 随着数字医疗技术(如电子病历、可穿戴健康设备、基因组测序、医学影像、移动健康App和远程医疗等)的快速发展,每...
大型语言模型(LLMs)高质量数据的增长速度远远落后于训练数据集的扩张,在这种情况下,合成数据已成为一个有希望的解决方案。目前,数据生成主要包含两种主要方法:数据增强和合成。全面回顾并总结了LLMs整个生命周期中的数据生成技术,包括数据准备、预训练、微调、指令调优、偏好对齐和应用。
机器学习在超声无损检测中合成与增强训练数据的综述 01 文献速递: 介绍 注:原文篇幅较长,这里分多次进行分享。 近年来,超声波检测(UT)在机器学习(ML)的应用不断增加,推动了缺陷检测和分类中更高级别的自动化和决策制定。在非破坏性评估(NDE)中,特别是在UT中应用ML,构建一个通用的训练数据集极其困难,因为需要原...
论文撰写中系统综述数据合成的常用方法如下：1.调查法 调查法是一种目的、计划、系统三合一地搜集有关研究对象现实状况或者是历史状况的材料的研究方法。同时,调查法是科学研究中最常用最基本的研究方法...2.观察法 观察法指的是研究人员根据特定的研究目的、研究提纲等等之类,然后用自己的感官和辅助工具...
1A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language ModelsKe WangonecallHangzhou Innovation Institute,Beihan
为此,由上海交通大学医学院陈昌教授、左小磊教授、谢思佳博士等带领的团队撰写综述,主要从 DNA 数据存储的角度介绍了 DNA 人工合成技术的发展过程和最新进展,探讨了结合高通量阵列芯片、可控酶促反应等新技术实现大规模、快速 DNA 人工合成的...