La creaci¨®n de sets de datos sint¨¦ticos implica generar datos artificiales que puedan imitar escenarios del mundo real sin depender de fuentes de datos sensibles o de acceso limitado. Aunque los datos sint¨¦ticos para sets de datos estructurados se han explorado ampliamente (por ejemplo, para pruebas de rendimiento o entornos seguros para la privacidad), estamos viendo un uso renovado de los datos sint¨¦ticos para datos no estructurados. A menudo, las empresas se enfrentan a la falta de datos etiquetados espec¨ªficos del dominio, especialmente para su uso en el entrenamiento o el ajuste de los LLM. Herramientas como y pueden generar datos sint¨¦ticos de ajuste de instrucciones a partir de fuentes crudas como documentos de texto y archivos de c¨®digo. Esto ayuda a acelerar el entrenamiento del modelo al tiempo que reduce los costes y la dependencia de la curaci¨®n manual de datos. Otro caso de uso importante es la generaci¨®n de datos sint¨¦ticos para tratar datos desequilibrados o dispersos, algo habitual en tareas como la detecci¨®n de fraudes o la segmentaci¨®n de clientes. °Õ¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹²õ como ayudan a equilibrar conjuntos de datos creando artificialmente instancias de clases minoritarias. Del mismo modo, en sectores como el financiero, las redes generativas adversariales (GAN) se utilizan para simular transacciones poco frecuentes, lo que permite que los modelos sean robustos a la hora de detectar casos extremos y mejorar el rendimiento general.
