Come i dati sintetici possono essere utilizzati per i grandi modelli di linguaggio

Utilizzo dei dati sintetici per grandi modelli di linguaggio

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono alla base dei pensieri di molti quando si parla di intelligenza artificiale. Ciò che li fa funzionare è il fatto che questi modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati testuali. Spesso le fonti di gran parte di questi dati sono ciò che è disponibile pubblicamente online attraverso lo scraping web.

La realtà è che i dati, più precisamente l’enorme quantità di dati necessaria per addestrare una LLM, sono massicci. Ciò significa che la raccolta e l’etichettatura di queste quantità di dati possono essere costose. E questo senza considerare la natura sensibile di alcuni dati. Questo perché alcuni dati possono essere sensibili o confidenziali e potrebbe non essere possibile condividerli pubblicamente.

Ecco dove entra in gioco il dato sintetico. Il dato sintetico è un dato artificiale creato da algoritmi. Può essere utilizzato per integrare i dati del mondo reale o per creare nuovi set di dati completamente. Questi set di dati possono addestrare LLMS e persino aiutarli a essere implementati con minori problemi legali e costi. Ma questi sono solo due motivi.

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Quindi diamo un’occhiata a qualche motivo per cui le aziende stanno cercando il dato sintetico per addestrare i loro grandi modelli di linguaggio.

Responsabilità e questioni legali

È stato accennato brevemente in precedenza, quindi approfondiamo. Se hai prestato attenzione alle notizie riguardanti le LLM, c’è stata una crescente preoccupazione per l’uso dei dati ottenuti tramite web scraping. Questo perché spesso molti dati privati ​​possono essere coinvolti e a seconda delle leggi locali, potrebbero sorgere problemi.

Il dato sintetico, al contrario, non contiene alcuna informazione personalmente identificabile o ciò che viene chiamato PII (informazioni personali identificabili). Quindi, al momento, non ci sono questioni di responsabilità o legali associate al suo utilizzo nell’addestramento dei modelli. Questo è importante per le aziende che sono preoccupate per la privacy dei dati, la sicurezza e la responsabilità futura, poiché i governi stanno rapidamente creando quadri legali per regolamentare l’IA e i dati personali.

Nessuna anomalia

Sono sicuro che questo sia un punto importante, ma con il dato sintetico, è probabile che tu ottenga dati privi di anomalie ed errori, poiché i set di dati tendono ad essere completi e etichettati correttamente. Come puoi immaginare, questo può contribuire a migliorare le prestazioni delle LLM, poiché non vengono addestrate su dati inaccurati o fuorvianti.

Colmare le lacune

Il dato sintetico può essere utilizzato per colmare le lacune nei set di dati del mondo reale. Come ben sanno molti scienziati dei dati, spesso i set di dati possono mancare di molte informazioni importanti. Queste lacune possono creare caos in qualsiasi progetto di modellazione, ma con il dato sintetico, queste lacune non sono presenti e è probabile che tu non addestri la tua LLM su dati incompleti o non disponibili.

Controllo del bias

Il dato sintetico può essere creato per controllare il bias. Questo è importante per garantire che le LLM non siano di parte nei confronti di determinati gruppi di persone. Il punto è che il bias può essere introdotto nei dati in vari modi, ad esempio attraverso il modo in cui vengono raccolti i dati, il modo in cui vengono etichettati o il modo in cui vengono utilizzati per addestrare una LLM.

Tuttavia, utilizzando il dato sintetico, è possibile controllare il bias garantendo che il set di dati sia rappresentativo di tutti i gruppi di persone.

Raccoglie dati difficili

E alla fine della giornata, ottenere dati può diventare piuttosto difficile da raccogliere. Quindi questo è un altro punto che aiuta il dato sintetico a brillare. Le squadre devono spendere meno risorse in termini di capitale e ore lavorative per raccogliere enormi quantità di dati per iniziare ad addestrare la loro LLM. E ad essere onesti, molti dati possono essere difficili o impossibili da raccogliere nel mondo reale. Le squadre che utilizzano il dato sintetico hanno un maggior controllo sui dati che utilizzano, quindi possono persino arrivare a creare dati su eventi rari o dati sensibili o confidenziali, come informazioni mediche delicate o dati temporali.

Altre ragioni

Ci sono alcune altre ragioni per cui le squadre stanno considerando l’uso del dato sintetico. Dall’ottimizzazione delle prestazioni complessive, alla riduzione dei costi, alla maggiore sicurezza dei dati e ovviamente alla possibilità di diventare più flessibili. Il dato sintetico ha molti motivi per essere diventato lo strumento preferito per addestrare le LLM.

Conclusioni

Come puoi vedere, il dato sintetico è uno strumento versatile che molti nel mondo dell’IA cercano per addestrare i loro modelli. Ma c’è molto altro di cui non abbiamo parlato oggi se vuoi avere una comprensione adeguata sia del dato sintetico che dei grandi modelli di linguaggio. Per superare questo ostacolo, vorrai unirti a noi a ODSC West.

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