统计可控数据合成！新框架突破大模型数据生成局限，麦吉尔大学团队推出LLMSynthor

麦吉尔大学团队提出LLMSynthor方法，利用大语言模型生成结构对齐、统计可信的高质量数据。该方法通过结构推理、统计对齐、生成分布和迭代优化四个步骤，解决了传统方法在高维依赖建模和语义合理性上的不足。LLMSynthor在电商交易、人口统计和城市出行等场景中表现优异，能够高效生成隐私敏感场景下的替代数据，同时兼容多种大模型，具备良好扩展性和理论保障。
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