- AIと機械学習（ML）の急速な進歩が、大規模で多様かつ高品質なデータセットの必要性を浮き彫りにした
- 人工（合成）データは、データの希少性、プライバシー懸念、高いデータ収集および注釈付けコストなどの課題に対する有望な解決策として登場
- AI研究における人工データの重要性は、拡張性、プライバシー保護、多様性と表現、経済性など、複数の要因により大幅に増加
- 最近の研究では、最先端の言語モデル（LLM）のトレーニングに合成データが取り入れられており、SFT向けに人手で作成されたデータの希少性とコストの高さから、合成データの利用が増加
- 課題には、多様性と一般化の確保、品質の維持、プライバシーの保護、バイアスの対処、倫理的および法的考慮事項などが含まれる
私の考え：合成データは、AI技術の進化において重要な役割を果たしており、これらのデータ生成に関する課題に対処するための革新的な手法が研究されています。OAKデータセットは、高品質で多様なデータの提供を通じて、言語モデルのトレーニングや改良に貢献しています。