Pernah berpikir tentang menghasilkan manusia setinggi 10 meter atau seseorang yang telah hidup selama 500 tahun? Terdengar absurd, bukan? Namun inilah yang terjadi saat membangun dataset sintetis tanpa batasan yang tepat.

Inilah jebakannya: jika Anda tidak menetapkan batasan realistis untuk rentang data Anda, Anda akan mendefinisikannya terlalu luas. Hasilnya? Dataset pelatihan Anda dibanjiri data sampah—kasus pinggir yang tidak pernah bisa ada di dunia nyata.

Kemudian Anda memasukkan semua kebisingan ini ke dalam model AI Anda. Hasilnya: sumber daya komputasi yang terbuang, siklus pelatihan yang lebih lama, dan model yang belajar pola dari contoh yang tidak valid alih-alih data yang bermakna. Ini seperti mengajarkan seseorang mengemudi menggunakan manual instruksi dari mobil dan pesawat yang dicampuraduk.

Pelajarannya? Saat menghasilkan data sintetis untuk pelatihan model, batasan keras berdasarkan kenyataan bukan hanya membantu—mereka sangat penting. Tentukan apa yang benar-benar mungkin terlebih dahulu. Segala sesuatu lainnya hanyalah sampah.