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This article explores how synthetic personas can overcome the data scarcity challenge in Japanese AI development, helping models better understand unique linguistic and cultural nuances.
AI 生成摘要
這篇文章探討了合成人格如何克服日本人工智慧開發中的數據稀缺挑戰，幫助模型更好地理解獨特的語言與文化細微差別。
對於開發理解日語語言與文化的 AI 系統的開發者來說，這項挑戰尤為嚴峻。雖然英語訓練數據非常豐富，但日本開發者面臨著持續的數據稀缺問題：缺乏足夠的特定任務、具備文化背景的數據來引導高性能模型的開發。收集、清洗和標註新樣本的速度緩慢且成本高昂，很難趕上迭代週期的步伐。
其結果是形成了一道「數據牆」，在創新開始前就將其阻斷。
來自領先 IT 企業 NTT DATA 的最新研究展示了合成數據如何拆除這道牆——在保護隱私和性能的同時，將極少量的專有數據轉化為生產規模的訓練集。
透過使用 Nemotron-Personas-Japan（NVIDIA 的開放合成數據集，包含 600 萬個使用 NeMo Data Designer 生成、具備文化背景的日本人物人格特質），NTT DATA 實現了模型準確度的巨大提升，從 15.3% 提高到 79.3%。
這是在不將敏感數據暴露給訓練管線的情況下，實現了超過 60 個百分點的改進。
啟示在於：企業可以使用完全開源的基礎設施，以極少量的專有數據引導特定領域的智能。開放的人格特質數據既能實現更好的模型，也能實現更敏捷的數據運作。
為了嚴格測試這種方法，NTT DATA 使用虛構的法律文件創建了一個受控評估，確保模型必須獲取真正的新知識。他們利用來自 Nemotron-Personas-Japan 的 500 個人格特質，將僅有的 450 個原始種子樣本進行擴展，生成了超過 138,000 個訓練樣本——這是一個比手動樣本大 300 倍的合成數據集——並將模型準確度從 15.3% 提升至 79.3%。
實驗結果直接回應了企業面臨的數據稀缺挑戰：
除了原始準確度外，合成訓練數據還消除了困擾基準模型的幻覺問題。在未經訓練的模型會編造看似合理但錯誤的法律分類之處，微調後的版本學會了提取精確的術語而不會增加雜訊。
對於企業部署來說，或許最有價值的一點是：NTT DATA 發現，當有足夠的合成微調數據時，持續預訓練（CPT）變得不再是必須。這表明開發者可以利用更具成本效益的訓練管線，完全跳過資源密集型的 CPT 階段，轉而專注於更具迭代性的合成數據生成，以進行監督式微調（SFT）。
這種效率提升直接轉化為計算成本的降低和更快的迭代週期。
極簡的專有數據，極大的領域提升。
「透過使用 Nemotron Personas 擴展少量的專有數據集，即使在數據可用性有限的情況下，我們也能有效地構建特定任務的模型，」NTT DATA 技術與創新總部 AI 技術部高級經理 樋口真也（Shinya Higuchi）表示。「這種方法在改善前期研究、客戶支援和行銷應用等專有數據稀缺領域的成果方面，展現了強大的潛力。」
準確度的提升令人信服，但也引發了一個更深層的問題：那些從未進入管線的數據該怎麼辦？
由於隱私法規、安全風險和授權限制，超過 90% 的寶貴企業數據仍未被開發。在日本，像《個人信息保護法》（PIPA）以及該國於 2025 年 9 月發布的創新優先 AI 治理指南等框架強化了這一現實：即使 AI 進步加速，負責任的數據處理也不是可選項。
合成數據為解決這種緊張關係提供了一條路徑。透過生成捕捉真實模式但不含個人識別資訊（PII）的訓練樣本，組織可以同時實現數據最小化和模型性能。只需暴露極少量的專有數據進行引導，然後合成擴展到生產規模。
因此，合成數據不僅僅是訓練優化：它是一種隱私增強技術（PET），創造了一個數據合規與 AI 能力共存的理想地帶。而且由於合成管線是可重複且可審計的，它們也支持治理團隊和監管機構日益要求的信任與透明度需求。
對於構建主權 AI 的日本企業來說，數據主權是先決條件。但僅有主權是不夠的；模型還需要具備落地智能：其行為應由當地規範和領域約束塑造，而非僅僅依賴於對西方中心語料庫的統計暴露。Nemotron-Personas-Japan 作為這種落地的數據原語：600 萬個人格特質植根於日本官方的人口統計和勞動統計數據，涵蓋 1,500 多個職業類別和地區分佈。
但其影響超出了單個組織。NTT DATA 和其他領導者正積極開發「數據空間」：這是在共享治理和隱私保證下，政府和公司可以交換 AI 就緒的合成數據產品的協作環境。聯邦學習和其他端到端加密技術使這種去中心化方法成為可能。合成數據作為一種補充性的推動力，允許組織貢獻其數據模式的合成表示，而無需暴露底層的敏感資訊。
這將數據風險管理從防禦姿態轉變為協作姿態，與日本創新導向的 AI 治理願景相契合。這種方法也挑戰了 AI 進步必須源自少數全球訓練模型的假設。相反，它指向了一個未來：許多主權、可互操作的 AI 系統是在開放、保護隱私的基礎上於本地構建的。
數據牆是真實存在的。但正如 NTT DATA 的研究所證明的，克服它的工具現在已經開放且易於獲取。合成數據不是未來的能力——它是開發者今天就可以部署的現成解決方案，用於構建主權、具備文化背景的 AI 系統，且無需犧牲隱私或性能。
準備好開始了嗎？探索開源的 NeMo Data Designer 函式庫，或深入研究 Hugging Face 上的完整 Nemotron-Personas-Japan 數據集。若想進行更深入的技術探討，NTT DATA 的完整報告（提供日文版）涵蓋了方法論和實驗設計。
Nemotron-Personas-Japan 採用 CC BY 4.0 授權，可用於商業和非商業用途。
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