本文由Gretel的朋友撰写。Gretel 是高质量、隐私保护合成数据生成领域的全球领导者，为 AI 开发提供安全、可定制且可扩展的数据解决方案。
在企业领域中整合生成式人工智能应用的竞争比以往任何时候都更加激烈。根据IBM 最近的一份报告，64% 的 CEO 面临着将生成式人工智能应用到其企业职能中的压力。然而，将通用大型语言模型 (LLM) 应用于专门任务的关键在于数据。
领先的法学硕士已经在绝大多数公共网络上接受过训练——这使他们成为优秀的通才。为了让这些模型掌握专门的任务——比如检测某家地区银行特有的特定类型的欺诈模式——它们需要接触新的专业数据源。这就是企业遇到“数据墙”的地方，即必要的数据要么不存在，要么太敏感而无法接触到模型。
为了克服这些传统的数据稀缺和隐私挑战，组织越来越多地转向合成数据，即由人工智能算法生成的数据，而不是从现实世界收集的数据，这为将这些模型推向生产提供了可行的解决方案。下面，我们将深入探讨数据瓶颈以及企业如何成功利用合成数据来克服这些障碍并推动创新。
合成数据
数据稀缺
在许多情况下，微调模型以教授 LLM 新知识或提高其在已知知识上的表现所需 塞内加尔 电话号码数据 的数据根本不存在。数据收集工作可能成本高昂，需要大量用户群，并且可能需要数月才能实施。令人惊讶的是，无论是小型还是大型数据相对丰富的组织都感受到了这个问题。
借助合成数据，用户可以使用简单的提示创建自定义数据集，告诉模型在几秒钟内生成所需的特定类别的数据。它还允许用户指定数据模拟的确切条件，从而在数据生成方面提供无与伦比的控制水平。更好的是，用户可以通过提示进一步迭代改进数据集，以继续塑造数据集，直到满足他们的需求。
例如，北美的一家电子商务商店可能已经在销售该地区流行的运动装备方面表现出色，例如足球、棒球和篮球。这些数据使其能够微调由 LLM 驱动的客户服务聊天机器人来回答有关这些运动的问题。但如果这家零售商现在想扩展到流行的欧洲运动，如橄榄球或板球，该怎么办？
是的，零售商可以在实体店或网上商店储存这些商品，但如何确保聊天机器人能够在第一天回答有关这些新主题领域的问题并提供一致的客户体验？利用合成数据，组织可以创建与这些新领域的客户互动和销售相关的数据，立即为零售商提供一种手段来扩展其客户聊天机器人服务的领域专业知识并确保无缝的数字体验。几乎每个行业都存在合成数据的类似用途。