합성 데이터의 한계: 합성 데이터만으로 학습된 모델은 성능 저하를 겪을 수 있습니다.
새로운 연구 제안: 메타, 뉴욕대학교, 베이징대학교 연구진이 모델 붕괴를 방지하기 위한 기술을 개발했습니다.
피드백 통합 방법: 고품질 합성 데이터셋 생성보다 좋은 데이터와 나쁜 예를 구별하는 것에 초점을 맞춘 방법입니다.
연구 결과: 제안된 방법은 모델 붕괴를 효과적으로 완화하고, 인간의 개입 없이도 모델 성능을 보장하는 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
BAPHzdXYOHAJjNey-xeNknvBvimN9R-zzxDycQls5e0= BAPHzdXYOHAJjNey-xeNkg==