В чём преимущества использования синтетических данных для обучения больших языковых моделей?

Некоторые преимущества использования синтетических данных для обучения больших языковых моделей:

• Решение проблемы недостатка данных. data-light.ru Собрать нужное количество данных бывает сложно, особенно если речь идёт о редких или необычных ситуациях. data-light.ru Синтетические данные позволяют дополнить обучающий набор за счёт сгенерированных текстов. data-light.ru
• Решение проблемы дисбаланса классов. data-light.ru В реальных наборах данных часто встречается дисбаланс классов — ситуация, когда один класс объектов или сценариев представлен гораздо реже других. data-light.ru Синтетические данные позволяют генерировать примеры для недостаточно представленных классов, что помогает сбалансировать обучающий набор и повысить точность модели. data-light.ru
• Автоматическая разметка данных. www.securitylab.ru Разметка реальных данных вручную — это трудоёмкий, дорогостоящий и часто невозможный процесс. www.securitylab.ru Синтетические данные устраняют необходимость вручную размечать информацию, так как машина уже понимает данные, которые она создаёт. www.securitylab.ru
• Обеспечение конфиденциальности данных. www.securitylab.ru Синтетические данные позволяют создавать информацию, которая не отслеживается до конкретных лиц, но сохраняет статистические свойства оригинальных данных. www.securitylab.ru
• Ускорение обучения ИИ. www.securitylab.ru Замена реальных данных синтетическими может ускорить и удешевить обучение и развёртывание моделей ИИ. www.securitylab.ru

Например, исследование показало, что языковые модели, обученные на синтетическом наборе данных SmolTalk, более способны к перефразированию и пересказу информации. sky.pro