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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