LTMを用いた合成データ生成の評価方法について、どのような新しいアプローチが考えられるだろうか。
LTMを用いた合成データ生成の評価は重要ですが、既存の評価方法には課題があります。新しいアプローチとして以下のような方法が考えられます。
サンプルレベルのメトリクスの導入：合成データの品質を評価するために、サンプルレベルのメトリクスを導入することが重要です。生成モデルの信頼性やデータの忠実度を定量化するために、新しいメトリクスを開発する必要があります。
プライバシー保護とデータ品質の評価：生成されたデータがプライバシーや著作権情報を漏洩しないかどうかを評価するために、モデルのメモリゼーションを測定する方法や、データの品質と多様性を評価する方法を検討する必要があります。
バイアスの評価：生成されたデータに偏りがないかどうかを評価するために、生成モデルのバイアスを定量化する新しい手法を導入することが重要です。
これらの新しいアプローチを組み合わせて、LTMを用いた合成データ生成の評価をより効果的に行うことが可能となります。