«`html
Создание синтетических данных для обучения больших языковых моделей
Генерация синтетических данных стала ключевым моментом при обучении больших языковых моделей (LLM). Этот метод позволяет создавать искусственные наборы данных, имитирующие реальные данные, что позволяет исследователям эффективно обучать и оценивать модели машинного обучения, не нарушая конфиденциальность или не требуя обширного сбора данных. Методика создания синтетических данных направлена на обеспечение разнообразных и масштабируемых наборов данных для улучшения устойчивости и производительности LLM в различных приложениях.
Основные проблемы в создании синтетических данных
Основное вызов в генерации синтетических данных заключается в создании разнообразных данных в масштабе. Традиционные методы часто сталкиваются с проблемами поддержания разнообразия и масштабируемости. Методы, основанные на экземплярах, ограничены разнообразием изначального набора данных. Методы, основанные на ключевых точках, пытаются сделать данные разнообразными, используя отобранную ленту ключевых точек, но этот процесс сложно масштабировать для различных областей из-за необходимости исчерпывающей курирования. Эти методы часто не могут создавать наборы данных, охватывающие широкий спектр сценариев и случаев использования.
Персона-ориентированный подход к синтезу данных
Исследователи из Tencent AI Lab представили Persona Hub, новую методологию синтеза данных, ориентированную на персона. Этот подход использует коллекцию из одного миллиарда разнообразных персон, автоматически собранных из веб-данных, для генерации синтетических данных. Persona Hub позволяет LLM создавать данные с различных точек зрения, улучшая разнообразие и масштабируемость. Этот подход позволяет создавать различные и контекстно насыщенные наборы данных, преодолевая ограничения предыдущих методов.
Persona Hub включает в себя миллиард персон, представляющих 13% населения мира, каждая из которых ассоциирована с уникальными знаниями, опытом, интересами и профессиями. Эта коллекция позволяет создавать синтетические данные в различных сценариях, направляя LLM через специфические персоны. Исследователи разработали масштабируемые подходы к получению этих персон из огромных веб-данных, используя методы текст-в-персону и персона-в-персону.
Практические результаты и перспективы
Методология, ориентированная на персону, принесла впечатляющие количественные результаты. Исследователи создали 50 000 математических задач, 50 000 задач на логическое мышление, 50 000 инструкций, 10 000 текстов, содержащих обширные знания, 10 000 персонажей игр и 5 000 инструментов. На оценках модель, настроенная с помощью 1,07 миллиона синтетических математических задач, достигла точности 79,4% на тестовом наборе из 11 600 экземпляров, превзойдя все тестированные открытые LLM. На бенчмарке MATH модель достигла точности 64,9%, сравнимой с производительностью gpt-4-turbo-preview, продемонстрировав значительные улучшения в возможностях LLM через синтез данных с учетом персоны.
Исследователи подчеркнули существенные улучшения производительности LLM и глубокое влияние персона-ориентированного синтеза данных на обучение и развитие LLM. Подход с использованием одного миллиарда персон в Persona Hub позволил создать разнообразные синтетические наборы данных, значительно улучшая возможности LLM. Это методология доказала свою эффективность в различных сценариях синтеза данных, продемонстрировав свой потенциал стать стандартной практикой в генерации синтетических данных.
Персона-ориентированный метод синтеза данных исследователей эффективно решает ограничения традиционных методов путем внедрения масштабируемого и разнообразного подхода. Обширная коллекция персон в Persona Hub облегчает создание разнообразных синтетических данных, продвигая область обучения и применения LLM. Этот инновационный метод обещает улучшить возможности LLM и расширить их применимость в реальном мире. Представляя надежное решение проблем генерации синтетических данных, эти исследования могут привести к значительным прогрессам в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Проверьте статью и репозиторий на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту 45k+ ML SubReddit.
Применение искусственного интеллекта в продажах и маркетинге
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper by Tencent AI Lab Researchers Introduces Persona-Hub: A Collection of One Billion Diverse Personas for Scaling Synthetic Data.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
