语言模型合成数据的最佳实践和经验教训

这篇论文由 Google DeepMind 和其他合作者共同发表，提供了关于语言模型合成数据的最佳实践和经验教训的概述。

该论文侧重于合成数据，涵盖了应用、挑战和未来方向。鉴于我们在人工智能领域看到的合成数据的重大进展，这是一篇重要的论文。

我们确切知道，给予这些模型更多高质量的数据，性能就会更好。创建合成数据并不困难，但确保其质量确实是一个挑战。

该论文还讨论了在处理合成数据时的重要主题，如确保质量、真实性、忠实度、无偏见、可信度、隐私等等。

在相关工作部分提到了许多优秀的参考文献。