Генерация синтетических данных для LLM, или Как не «выстрелить» в ногу продакшену. Часть 1

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

16.04.2025 06:12:50 | Хабр

Хабы: Блог компании Сбер, Машинное обучение

Доброго вам дня, уважаемые Хабражители! В связи с бурным ростом LLM и просто невероятным, прорывными результатами практически ошеломительного качества, всё острее мы погружаемся в вопросы о дальнейшем развитии: «Куда двигаться дальше с точки зрения данных? Где их брать? Какого качества они должны быть? Как их бесшовно встроить в общую канву текущего конвейера? Сколько их вообще надо генерировать?» Всё это порождает массу тревог, размышлений и проводимых тестов.

Поскольку мы уже вплотную подошли к тому, что данных начинает не хватать, надо заниматься их «разведением в домашних условиях». Ещё полгода назад прогноз был более оптимистичным, но стремительное развитии ИИ только «подлило масла в огонь». По факту, сейчас мы имеем ситуацию «взращивания» новой реальности и формирования целого многомерного мира вокруг любой технической задачи, любого формата и любой направленности. Более того, ставится вопрос, как сохранить исходные характеристики сырых данных и не подменить распределения и иные статистические параметры, дабы не уйти в сторону при обучении модели. Особенно это касается узкоспециализированных тем в широком социокультурном контексте. Говоря более общими словами, как генерировать «природные», а не «мусорные» данные? Более того, разгорающаяся ИИ-соперничество между США и Китаем принесёт много сюрпризов, гонка поднимется на новую высоту.

Но обо всём по порядку. По традиции, всех заинтересованных любезно приглашаю под кат. Также приветствуются мнения, обсуждения и свежий взгляд ;)

Подробнее

Читайте также