本次圆桌讨论会将聚焦于数据生成在数据缺乏领域的重要性，特别强调数据生成在大规模语言模型（LLM）时代的重要性。数据生成在各个领域都具有重要的作用，尤其在需要大量数据支持的AI应用中更加关键。

数据的稀缺性是制约模型发展的关键要素，例如医疗、金融领域等。由于数据有限且获取困难，如何合成数据、结合合成数据与真实数据，更好地训练AI模型，决定了AI能否更好地在相关场景中发挥作用。数据生成技术可以通过模拟、合成或扩充数据集，为AI模型提供更多样化、全面的训练数据，弥补数据缺乏的问题，从而提升模型的准确性和鲁棒性，改善模型的泛化能力和效果。

本次研讨会旨在探讨数据生成的方法、技术和应用案例。我们希望通过深入讨论和跨学科合作，推动数据生成研究与应用的发展，为各个领域尤其是医疗领域的创新和应用提供更广阔的可能性。