BigQuery DataFramesとLLMによる合成データ生成

Google Cloudは、BigQuery DataFramesとLLMを使用してBigQuery内で合成データを生成する方法について解説する記事を公開しました。

膨大なデータが重要なAI開発において、実データの生成や利用が困難な場合に、合成データは有効な代替手段となります。
BigQuery DataFramesは、BigQueryとVertex AIと統合し、データ処理と機械学習の統合プラットフォームを提供します。

記事では、BigQuery DataFramesとLLMを使用して合成データを生成する手順を紹介しています。
まず、ユーザーが指定したスキーマ情報に基づき、LLMがPythonコードを生成します。
次に、生成されたコードを検証し、必要に応じてプロンプトを調整します。
最後に、コードをリモート関数としてデプロイし、大規模に実行して合成データを生成します。

BigQuery DataFramesとLLMを活用することで、企業はデータプライバシーへの懸念に対処しながら、AI開発を加速させることができます。

この記事は、合成データの生成に興味のある開発者やデータサイエンティストにとって、大変参考になる内容です。
BigQuery DataFramesとLLMの連携による合成データ生成の可能性を示唆しています。

詳細については、Google Cloudの公式ドキュメントやブログ記事をご確認ください。

参照元サイト：Exploring synthetic data generation with BigQuery DataFrames and LLMs

NewsPilot編集部

世界の様々なニュースを、日本語でわかりやすく、いち早くお届けします！