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)概述了关于语言模型合成数据的最佳实践和经验教训，由Google DeepMind和其他合作者发布。

它专注于合成数据，并涵盖了应用、挑战和未来方向。鉴于我们在人工智能领域使用合成数据所看到的重大进展，这是一篇重要的论文。

我们确信，我们提供给这些模型的高质量数据越多，性能就越好。创建合成数据并不难，但确保其质量确实是一个挑战。

本文还讨论了在使用合成数据时的重要主题，如确保质量、事实性、保真度、无偏见、可信度、隐私等。

相关工作部分也提到了许多优秀的参考资料。