Синтетические данные

Синтетические данные из ваших же образцов, а не из ничего.

Модель не придумывает данные из воздуха — она продолжает то, что вы ей дали. Если дали десять образцов, она сделает похожие на эти десять, со всеми их перекосами.

Разница, которая важна

Синтетические данные бывают двух видов, и путать их опасно. Первый — «сгенерируйте мне тысячу похожих примеров». Второй — «вот наша выборка, продолжите её распределение». Работает второй.

Когда вы даёте реальные образцы, модель опирается на их структуру, лексику и разброс. Когда не даёте — получаете правдоподобно выглядящий текст, который не имеет отношения к вашим данным. На нём нельзя ни обучать, ни тестировать.

Что нужно с вашей стороны

Образцы

Небольшая, но настоящая выборка. Качество выборки важнее её размера.

  • Нужно от вас
  • Реальные примеры

Правила

Что должно сохраняться обязательно, а что можно менять. Это главная часть работы.

  • Нужно от вас
  • Список ограничений

Проверка

Результат надо сравнить с реальной выборкой. Без этого синтетика бесполезна.

  • Нужно от вас
  • Способ проверки

Здесь нужна осторожность

  • Синтетика не заменяет реальные данные там, где нужна настоящая вариативность
  • Перекосы исходной выборки наследуются: если в образцах нет редкого случая, его не будет и в сгенерированных данных
  • Если вы обучаете модель на своём же синтетическом выводе, качество со временем падает
  • Персональные данные из образцов никуда не исчезают: обезличивать их нужно до отправки, на вашей стороне

Где это применяют

Обычно там, где реальных данных мало или их нельзя использовать напрямую: тестовые наборы для проверки конвейера, редкие случаи, которые нужно воспроизвести, нагрузочные примеры для отладки. Реже — для пополнения обучающей выборки, и там особенно нужна проверка.

Частые вопросы

Сколько образцов нужно?

Зависит от задачи, но обычно меньше, чем ожидают. Важнее, чтобы выборка была настоящей и покрывала те случаи, которые для вас значимы.

Синтетические данные можно использовать в продакшене?

Решение о том, что считать пригодным, принимаете вы и ваша служба качества. Мы даём доступ к модели и разбираем техническую сторону; гарантий за вашу модель ответственности мы не даём.

Что с персональными данными?

Мы не советуем отправлять их без обезличивания. Ответственность за правомерность передачи данных остаётся на вашей стороне; соглашение об обработке данных предоставляем по запросу.

СИНТЕТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

Схема процесса: три этапа, соединённые стрелками; средний этап выделен.

Вход

Ваша выборка образцов

реальные примеры и правила

DeepSeek V4.1 Flash

Выход

Новые примеры

структура и разброс выборки

  • Образцы — из ваших данных
  • Перекосы выборки наследуются
  • Результат нужно сверять с реальностью
Модель продолжает вашу выборку — она не придумывает данные из ничего.Схема профиля нагрузки. Не скриншот.

Расскажите, какой объём и что используете сейчас.

Обычно ответим в течение одного рабочего дня: условия и персональный менеджер.