使用 LLMs 的数据增强：数据视角、学习范式和挑战
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。机器学习中的数据增强技术通过多样化训练示例来提高模型性能，本文调查了大型语言模型在自然语言处理和其他领域中对数据增强的转变影响，探讨了利用大型语言模型进行数据增强的各种策略以及所面临的挑战。
介绍了Dr. LLaMA，一种通过使用大型语言模型进行生成式数据增强的方法，改善小型语言模型在医学问答任务和PubMedQA数据集上的性能。研究表明，LLMs可以有效改善和多样化问题-答案对，提高规模更小的模型在领域特定QA数据集上的性能。研究强调了在领域特定问答任务中使用LLMs所面临的挑战，并提出了解决这些限制的潜在研究方向，以创建更高效、更有能力的专门应用模型。
