The LLM Data Auditor: A Metric-oriented Survey on Quality and Trustworthiness in Evaluating Synthetic Data
The LLM Data Auditor: A Metric-oriented Survey on Quality and Trustworthiness in Evaluating Synthetic Data [25.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なモダリティにまたがるデータを生成する強力なツールとして登場した。 本稿では,2次元から合成データを評価するためのフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jan 2026 06:40:25 GMT)
合成データに関するサーベイであり、「 the LLM Data Auditor framework, as shown in Figure 1 and 2. This framework organizes various data types through a unified structure encompassing 5 core components: LLM-based data generation methods, quality metrics, trustworthy metrics, evaluation gaps, and data usage」というフレームワークを通しての整理。