A cria??o de conjuntos de dados sint¨¦ticos envolve a gera??o de dados artificiais que podem imitar cen¨¢rios do mundo real sem depender de fontes de dados sens¨ªveis ou de acesso limitado. Embora os dados sint¨¦ticos para conjuntos de dados estruturados tenham sido explorados extensivamente (por exemplo, para testes de desempenho ou ambientes seguros em termos de privacidade), estamos notando um uso renovado de dados sint¨¦ticos para dados n?o estruturados. As empresas frequentemente enfrentam dificuldades com a falta de dados rotulados espec¨ªficos do dom¨ªnio, especialmente para uso no treinamento ou ajuste fino de LLMs. Ferramentas como e podem gerar dados sint¨¦ticos de ajuste de instru??o a partir de fontes brutas, como documentos de texto e arquivos de c¨®digo. Isso ajuda a acelerar o treinamento do modelo, reduzindo custos e a depend¨ºncia da curadoria manual de dados. Outro caso de uso importante ¨¦ a gera??o de dados sint¨¦ticos para abordar dados desbalanceados ou esparsos, o que ¨¦ comum em tarefas como detec??o de fraudes ou segmenta??o de clientes. °Õ¨¦³¦²Ô¾±³¦²¹²õ como ajudam a equilibrar conjuntos de dados criando artificialmente inst?ncias de classes minorit¨¢rias. Da mesma forma, em ind¨²strias como a financeira, redes advers¨¢rias generativas (GANs) s?o usadas para simular transa??es raras, permitindo que os modelos sejam robustos na detec??o de casos de borda e melhorando o desempenho geral.
