[일반] 합성데이터의 효용성은 도대체 뭐가 맞는거임

[익명(175.114)]

어떤곳은 합성데이터로 모델붕괴 된다하고 어떤곳은 합성데이터로도 충분히 좋은결과 낸다하고

[익명(rechido)]

합성데이터로 모델붕괴된 실험을 보면 아무런 정제도 후처리도 없이 합성데이터로 학습시킨 모델에서 다시 합성한 데이터를 학습데이터로 쓰는 식으로 재귀프로세스를 돌림 그래서 점점 품질이 풍화됨 - dc App

[익명(rechido)]

반대로 합성된 결과 중 좋은것만 뽑아 쓰거나 오히려 수집이 불가능한 데이터를 합성해서 쓰면 성능을 더 끌어올릴 수 있음 - dc App

[익명(175.114)]

수집이 불가능한 데이터라는게 뭐임

[익명(rechido)]

희귀 케이스 - dc App

[익명(122.36)]

합성 데이터 웅앵웅은 그냥 알못이라 보면 되빈당 ㅇㅅㅇ 플라위짱이 말햇드시 순수 원본 합성데이터를 쓰는곳은 없고 다 정렬 평가 분류 기술 등을 거쳐서 활용하는거기 때문에 네이차 논문은 별 의미가 업어여 ㅇㅅㅇ

[익명(175.114)]

결론은 합성데이터로 학습하면 모델 붕괴된다는거 자체는 사실이 맞는데 정제된 합성데이터를 쓰면 이런 단점은 극복 씹가능이고 대부분 Ai회사들도 이렇게하고있다 이거네

[젤시러(position4791)]

유효한 합성 데이터는 말이 합성데이터지 하자 없는 인간 데이터급으로 수차례 검증한걸껄 ㅇㅅㅇ 그냥 뱉는대로 다시 넣으면 붕괴되는게 맞을듯 트랜스포머가 뱉은 데이터라는게 결국 인간 데이터의 재현이랑 합성이라 완전 새로운걸 떠먹이려면 또 인간 데이터 뒤져야 하긴 할거임 ㅇㅅㅇ 인간데이터 하나 갖다가 비슷한 합성데이터 많이 생성해서 데이터셋으로 쓰는 쪽으로는 유효할거같아 즉 사람 데이터가 지금보다 더 적게 들어가는 방향이겠지 'ㅅ'

[익명(175.114)]

완전 100퍼센트 합성데이터로 돌아가는건 아직은 좀 힘든건가 그럼