要約:
- 専門家の予測によると、組織は内部データの不足を補い、特殊な能力を構築し、顧客のプライバシーを保護するために、合成データを訓練データとして使用することが急増する見込み。
- 合成データのトレンドは、巨大な言語モデル（LLM）ベンダーを含む、広範な採用に拡大すると予想されている。
- 合成データの概念は長年存在し、多くの企業が高度な規制を受ける産業でこの技術を採用している。
- 合成データを使用する利点の1つは、組織の内部データが不完全または不良の場合にあり、組織にとって重要な能力になる予定。
- 内部の有機情報を使用して新しいデータセットを構築することで、Frankle氏は「バイオニック」データと呼ばれる合成データを作成することができると述べている。
感想:
合成データの活用が今後ますます重要になるでしょう。組織がAIを活用する際に直面するデータの欠如やプライバシー保護の課題に対処するため、合成データは有力な解決策となり得ることが分かります。特に、内部データの不足や品質の悪さに直面する組織にとって、合成データは重要なツールとなることが予想されます。
元記事: https://www.cio.com/article/3827383/synthetic-data-takes-aim-at-ai-training-challenges.html