Using LLMs for Synthetic Data Generation: The Definitive Guide

Using LLMs for Synthetic Data Generation: The Definitive Guide

摘要

在LLM生成合成数据时，质量控制至关重要。过滤过程分为上下文生成和输入生成两个阶段，分别通过清晰度、深度、结构等标准筛选高质量内容。数据演化通过迭代提升查询的复杂性和多样性，包括深度演化、广度演化和淘汰演化。最终，生成的数据可用于训练和评估LLM，确保其多样性和高质量。