Преимущества тестирования продуктов с помощью синтетических данных
Синтетические данные совершают революцию в разных отраслях, от здравоохранения до автомобилестроения. Чтобы создать синтетические данные, качественно имитирующие реальные данные, модель ИИ должна быть предварительно обучена на существующих данных. Синтетические числовые данные должны отражать реальные данные по общим статистическим показателям. Чем ближе синтетические данные к данным, полученным от людей, тем менее рискованно их использовать. Тем не менее, всегда остается риск, что синтетические данные не смогут идеально имитировать реальность.
Подходы к генерации синтетических данных делятся на две категории: LLM (большие языковые модели) и не-LLM. В этой статье мы рассматриваем оба подхода.
Основные выводы:
- Синтетические данные никогда не заменят реальные данные. Синтетические данные – дополнение, а не замена.
- Их точность зависит от качества данных обучения. Ценность синтетических данных небинарна (хорошо/плохо), точность зависит от множества факторов.
- Синтетические данные могут усилить продуктовые тесты – сэкономят время и деньги, будут полезны в анализе по подгруппам.
