Синтетические данные: новая основа для обучения ИИ

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) нуждаются в огромных объемах данных для тренировки, и эти данные стали “новой нефтью” цифрового мира. Согласно прогнозам исследовательской группы Epoch AI, к 2032 году разработчики могут столкнуться с нехваткой данных для обучения новых генеративных моделей ИИ. В условиях дефицита появляется альтернатива — синтетические данные, и к 2030 году их рынок может достигнуть $2,34 млрд.

Всем привет! Меня зовут Константин Финк, я предприниматель с опытом более 15 лет. С помощью искусственного интеллекта полностью вышел из операционки, а бизнес стабильно растет и с каждым месяцем приносит все больше прибыли.

Синтетические данные — это данные, которые генерируются с помощью алгоритмов, имитирующих реальные процессы. Такие данные могут представлять собой цифровую “копию” или “модель” поведения и характеристик окружающей среды, не прибегая к реальным источникам.

Основное назначение синтетических данных — восполнить недостаток реальных данных, особенно в случаях, когда их сбор осложнен из-за вопросов конфиденциальности, высокой стоимости или соображений безопасности. Например, в таких сферах, как:

• Беспилотные автомобили: чтобы обучить ИИ, отвечающий за автономное вождение, необходимо множество сценариев дорожного движения. В реальной жизни собрать такой объем данных сложно, а вот синтетические данные могут смоделировать нужные ситуации.

• Финансовая аналитика: создание моделей ИИ, анализирующих и предсказывающих изменения в финансах, требует больших массивов данных, которые зачастую защищены законодательством или коммерческой тайной.

• Медицина: в сфере здравоохранения использовать реальные данные пациентов зачастую невозможно из-за конфиденциальности, но синтетические данные могут помочь ИИ, моделируя необходимые медицинские сценарии.

Кроме того, синтетические данные могут помочь снизить предвзятость, часто присутствующую в реальных датасетах, что улучшает качество и объективность моделей ИИ. Они создаются по запросу, быстро и практически без ограничений по объему, обеспечивая нужное разнообразие для более точной работы ИИ.

Сегодня многие лидеры технологий и автомобильной промышленности активно используют синтетические данные для обучения своих моделей. Примеры таких компаний:

• Meta: новая языковая модель Llama 3.1 использует синтетические данные для решения задач, связанных с программированием и математикой.

• Toyota и Waymo: используют синтетические данные для тренировки и тестирования своих моделей в области автономного вождения.

• Amazon: применяет синтетические данные в анализе и разработке своих продуктов.

• Microsoft и Google: малые языковые модели, такие как Phi (Microsoft) и Gemma (Google), частично обучены на синтетических данных, что позволяет этим ИИ-системам решать широкий спектр задач.

• Nvidia: недавно выпустила модель Nemotron-4 340B Instruct, которая генерирует синтетические данные, имитируя реальные характеристики, что делает ее универсальной для различных исследований и задач.

Однако, несмотря на явные преимущества, синтетические данные несут и определенные риски. Проблемы с качеством, возникающие из-за генерации только алгоритмами, могут привести к так называемым «галлюцинациям» — когда модель делает ошибочные предположения, а порой и вовсе выдаёт неправильные результаты. Это может стать причиной серьезных сбоев в работе ИИ и снизить его эффективность.

Чтобы снизить эти риски, разработчики внедряют тщательную проверку синтетических данных и комбинируют их с реальными — так называемые гибридные данные. Этот подход позволяет улучшить качество модели, оставаясь при этом в рамках требований к конфиденциальности и безопасности.

Синтетические данные — это инновационное решение, которое может обеспечить непрерывное развитие ИИ, несмотря на дефицит реальных данных.