[CL] Text Data Augmentation for Large Language Models: A Comprehensive Survey of Methods, Challenges, and Opportunities
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本文全面梳理了面向大型语言模型的文本数据增强技术,创新性地提出了四种分类框架,深入探讨了如何利用LLM自身能力和结合检索技术来提升数据增强效果,并强调了提示工程和后处理的重要性,为未来该领域的研究指明了方向,揭示了利用LLMs进行数据增强的巨大潜力。
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本文全面梳理了面向大型语言模型的文本数据增强技术,创新性地提出了四种分类框架,深入探讨了如何利用LLM自身能力和结合检索技术来提升数据增强效果,并强调了提示工程和后处理的重要性,为未来该领域的研究指明了方向,揭示了利用LLMs进行数据增强的巨大潜力。