エージェント用合成データを閉ループで進化させる
原題 Know What You Don't Know: Agentic Data Synthesis by Evolving Generation Space for Closed-Loop Learning
LLMの改善は合成データに頼る度合いが増している。対話型エージェント向けでは実行可能で検証可能なだけでなく、自分の未知を見極める生成が要る。本論文は生成空間を進化させる閉ループ学習を提案する。
論点
合成データだけでエージェントは育つのか
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賛成側の視点
人間データは枯渇する。自己生成の閉ループが唯一の道だ。反対側の視点
自分の偏りを増幅するだけ。現実の泥臭いデータが要る。
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