Google Research、推論優先の合成データ生成フレームワーク「Simula」を紹介

Google Researchは、推論優先の合成データ生成フレームワーク「Simula」を紹介した。データセット全体をメカニズム設計として扱い、シードデータに頼らずに生成する。Gemini 2.5 Flashを教師モデル、Gemma-3 4Bを生徒モデルとして5つの領域で評価し、各領域で最大512Kのデータポイントを生成した。全領域で、Simulaは単純なベースラインより高い性能を示し、より少ないサンプル数で下流タスクの性能を上回った。