人工的に10メートルの人間や500年生きた人を生成することについて考えたことはありますか？馬鹿げていると思いますよね？しかし、これは適切な制約なしに合成データセットを構築するときに起こることです。

ここでの罠は、データ範囲の現実的な境界を設定しないと、それらをあまりにも広く定義してしまうことです。結果はどうなるでしょうか？トレーニングセットがゴミデータで溢れかえり、実世界では決して存在し得ないエッジケースが含まれることになります。

その後、これらのノイズをすべてAIモデルに入力します。結果は、計算資源の無駄遣い、長いトレーニングサイクル、そして無効な例からパターンを学習してしまうモデルの誕生です。これは、車と飛行機の両方の取扱説明書を使って運転を教えるようなものです。

教訓は何でしょうか？モデルのトレーニング用に合成データを生成するときは、現実に基づく厳格な制約が役立つだけでなく、不可欠です。まず、実際に可能なことを定義しましょう。それ以外はすべてゴミです。