数据扩充
ICLR 2024 | 鸡生蛋蛋生鸡?再论生成数据能否帮助模型训练
随着生成模型(如 ChatGPT、扩散模型)飞速发展,一方面,生成数据质量越来越高,到了以假乱真的程度;另一方面,随着模型越来越大,也使得人类世界的真实数据即将枯竭。面对这一处境,一个近期的研究热度是,能否利用生成模型生成的假数据来辅助学习?学界对此也产生了许多争论:到底是可以左脚踩右脚(bootsrap)地实现 weak-to-strong 的不断提升,还是像鸡生蛋、蛋生鸡一样,只不过是徒劳无功?在近期 ICLR 2024 工作中,北大王奕森团队针对这一「数据扩充」(Data Inflation)问题展开了深入研
4/1/2024 2:28:00 PM
机器之心
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