摘要： DeepFabric 是一个用于生成合成数据集的工具，旨在为语言模型的训练、评估和研究提供支持。它基于主题驱动的数据生成概念，提供层次化的主题树和基于图的实验性主题建模，以创建多样化的、上下文丰富的训练示例。DeepFabric 通过三个阶段的管道操作，从简单的提示生成综合数据集。它支持研究人员、工程师和从业者生成高质量的合成数据，用于模型蒸馏、智能体评估或统计分析。DeepFabric 支持两种主题建模方法：主题树和主题图，适用于不同类型的领域结构。它还提供了专门的格式来训练使用系统工具的模型，并支持与多种机器学习生态系统集成。
讨论： 本文讨论了一个名为SDG的合成数据生成工具。该工具支持生成层次化的主题树，并具有以下特点：一是提供完全交互式的用户界面，便于在生成过程中进行迭代和调整；二是提供了多种模板，用于常见的数据生成用例，如评估偏差、恶意性、毒性等。此外，用户可以通过GitHub免费获取该工具。文章中还提到了一些用户对该工具的提问，包括如何将现有数据库模式传递给该库以生成测试数据集、数据的多样性和重复性以及DeepFabric生成的合成数据集是否公开可用等问题。
原文标题：DeepFabric – Generate high-quality synthetic datasets at scale
原文链接：https://lukehinds.github.io/deepfabric/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45386872