日本語タイトル#
大規模言語モデルによって生成された合成データを評価するための多面的評価フレームワーク
英文タイトル#
A Multi-Faceted Evaluation Framework for Assessing Synthetic Data Generated by Large Language Models
日本語摘要#
生成的人工知能と大規模言語モデル（LLMs）の急速な進展は、特に製品レビューのような構造化された表形式の領域で合成データを生成するための新しい道を開きました。 潜在的な利点があるにもかかわらず、特にトレーニングデータセットで個人情報が使用される場合、プライバシー漏洩に関する懸念が浮上しています。 さらに、生成された合成データの品質とそれが下流のタスクに対する有用性を定量的に測定できる包括的な評価フレームワークが欠如しています。 このギャップに対処するために、私たちは SynEval を導入します。これは、合成生成された表データの真実性、有用性、プライバシー保護を多様な評価指標のセットを通じて評価することを目的としたオープンソースの評価フレームワークです。 私たちは、最先端の 3 つの LLMs：ChatGPT、Claude、Llama によって生成された合成製品レビューデータに SynEval を適用することで、提案したフレームワークの有効性を検証します。 実験結果は、合成データ生成の文脈におけるさまざまな評価指標間のトレードオフを明らかにします。 さらに、SynEval は合成表データに関与する研究者や実務者にとって重要なツールであり、生成されたデータが特定のアプリケーションに適しているかどうかを慎重に判断できるようにし、ユーザープライバシーの維持を強調します。
英文摘要#
The rapid advancements in generative AI and large language models (LLMs) have opened up new avenues for producing synthetic data, particularly in the realm of structured tabular formats, such as product reviews. Despite the potential benefits, concerns regarding privacy leakage have surfaced, especially when personal information is utilized in the training datasets. In addition, there is an absence of a comprehensive evaluation framework capable of quantitatively measuring the quality of the generated synthetic data and their utility for downstream tasks. In response to this gap, we introduce SynEval, an open-source evaluation framework designed to assess the fidelity, utility, and privacy preservation of synthetically generated tabular data via a suite of diverse evaluation metrics. We validate the efficacy of our proposed framework - SynEval - by applying it to synthetic product review data generated by three state-of-the-art LLMs: ChatGPT, Claude, and Llama. Our experimental findings illuminate the trade-offs between various evaluation metrics in the context of synthetic data generation. Furthermore, SynEval stands as a critical instrument for researchers and practitioners engaged with synthetic tabular data, empowering them to judiciously determine the suitability of the generated data for their specific applications, with an emphasis on upholding user privacy.
PDF 取得#
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