Как синтетические данные могут быть использованы для больших языковых моделей

Синтетические данные в больших языковых моделях.

Большие языковые модели занимают важное место в мыслях многих людей, когда речь идет об искусственном интеллекте. Их особенность заключается в том, что эти модели обучаются на огромных объемах текстовых данных. Часто источники этих данных – это то, что публично доступно в Интернете через веб-скрапинг.

Реальность заключается в том, что данные, или точнее, объем данных, необходимый для обучения LLM, огромен. Это означает, что сбор и маркировка такого объема данных могут быть дорогостоящими. И это даже не касается чувствительной природы некоторых данных. Ведь некоторые данные могут быть конфиденциальными, и их нельзя публично распространять.

Вот где на сцену выходят синтетические данные. Синтетические данные представляют собой искусственные данные, создаваемые алгоритмами. Они могут использоваться для дополнения реальных данных или для создания новых наборов данных. Эти наборы данных способны обучать LLMS и даже помогают им быть развернутыми с меньшими правовыми проблемами и затратами. Но это только две причины.

Давайте рассмотрим несколько причин, почему компании обращаются к синтетическим данным для обучения своих больших языковых моделей.

Мы кратко упомянули об этом выше, поэтому давайте расширим. Если вы следите за новостями, связанными с LLMs, то, без сомнения, замечаете растущую озабоченность использованием данных, собранных с помощью веб-скрапинга. Ведь в таких данных часто может содержаться множество личной информации, а в зависимости от местных законов это может вызвать проблемы.

С другой стороны, синтетические данные не содержат какой-либо лично идентифицируемой информации или так называемой PII. Таким образом, использование синтетических данных для обучения моделей пока не вызывает никаких правовых или юридических проблем. Это важно для предприятий, которые обеспокоены конфиденциальностью данных, безопасностью и будущей ответственностью, так как правительства быстро создают правовые рамки для регулирования ИИ и персональных данных.

Отсутствие аномалий

Я уверен, что это большая проблема, но с синтетическими данными вы скорее всего получите данные, свободные от аномалий и ошибок, так как наборы данных, как правило, полны и маркированы соответствующим образом. Как вы можете себе представить, это может помочь улучшить производительность LLMs, поскольку они не будут обучаться на неточных или вводящих в заблуждение данных.

Заполнение пробелов

Синтетические данные могут использоваться для заполнения пробелов в наборах данных реального мира. Как хорошо знают многие специалисты по обработке данных, часто наборы данных могут содержать недостаточно важной информации. Эти пробелы могут негативно сказаться на любом проекте моделирования, но с синтетическими данными таких пробелов нет, и вы скорее всего не будете обучать свою LLM на данных, которые являются неполными или недоступными.

Контроль за предвзятостью

Синтетические данные могут быть созданы для контроля за предвзятостью. Это важно, чтобы убедиться, что LLM не имеют предубеждений по отношению к определенным группам людей. Ведь предвзятость может быть внесена в данные разными способами, например, через способ сбора данных, маркировку данных или использование данных для обучения LLM.

Однако, используя синтетические данные, можно контролировать предвзятость, убедившись, что набор данных представляет все группы людей.

Сбор сложных данных

В конце дня, получение данных может быть довольно сложной задачей. И вот еще одна точка, в которой синтетические данные сияют. Командам необходимо тратить меньше ресурсов на сбор огромного объема данных для начала обучения своей LLM. И, честно говоря, многие данные могут быть сложными или невозможными для сбора в реальном мире. Команды, использующие синтетические данные, более контролируют данные, которые они используют, поэтому они могут даже создавать данные о редких событиях или данные, содержащие конфиденциальную информацию, такую как чувствительная медицинская информация или временные ряды данных.

Другие причины

Есть еще несколько причин, по которым команды рассматривают возможность использования синтетических данных. Улучшение общей производительности, снижение затрат, улучшенная безопасность данных и, конечно же, возможность стать более гибкими. У синтетических данных много причин, почему они стали инструментом выбора для обучения LLM.

Заключение

Как видите, синтетические данные – это универсальный инструмент, который многие в мире искусственного интеллекта ищут для обучения своих моделей. Но сегодня мы охватили только часть темы, так что, чтобы получить правильное представление о синтетических данных и больших языковых моделях, вам следует присоединиться к нам на ODSC West.

С полным треком, посвященным NLP и LLMs, вы будете наслаждаться докладами, сессиями, мероприятиями и многим другим, полностью сосредоточенными на этой быстроразвивающейся области.

Подтвержденные сессии включают:

  • Персонализация LLMs с помощью хранилища функций
  • Понимание ландшафта больших моделей
  • Построение LLM-приводимых знаний на основе ваших данных с использованием LlamaIndex
  • Общее и эффективное самообучение с использованием data2vec
  • К эксплицируемым и языконезависимым LLMs
  • Настройка LLMs на сообщения Slack
  • За пределами демонстраций и прототипов: как создавать готовые к производству приложения с использованием открытых LLMs
  • Автоматизация бизнес-процессов с использованием LangChain
  • Соединение больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы

Чего вы ждете? Получите свой билет сегодня!