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合成データ生成によるデータ不足の問題を克服する
合成データ生成は、実際のデータが不足したときに、人工知能が自ら仮想のデータを作り出す技術です。実際に存在するデータに基づいて、AIは新しいデータを「合成」して作成し、このデータを使用してより多くを学ぶことができます。
たとえば、A国の法律文書を理解する必要があるチャットボットを作成するときに、実際のA国の法律文書が十分でない場合は、合成データを生成して既存の国の法律文書から派生した新しい法律文書を作成できます。 。これらの文書は実際には存在しませんが、チャットボットが法律文書を理解するために必要な学習を進めるために使用することができます。
このような合成データは、AIモデルを訓練するために時間とコストを節約し、さまざまな状況に備えて支援します。また、特定のドメインや言語に合わせてデータを調整できる柔軟性を提供します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報を検索し、それに基づいて回答を生成するモデルです。 RAG用の合成データ生成は、RAGが検索できるデータベースを構築するために使用できます。合成データにより、RAGモデルはさまざまな質問に対する回答を生成する方法を学習し、実際のユーザーの質問に関するより正確で有用な情報を提供できます。
しかし、合成データの質を確保することは重要な課題です。データが実際の状況をうまく反映していない場合、モデルは誤った情報を学習する可能性があるためです。したがって、合成データを生成するときは、データの多様性と品質を保証し、定期的に評価して、モデルが実際の状況に適した回答を提供できるようにする必要があります。このプロセスでは、データが実際の業務に関連するさまざまなシナリオをカバーしていることを確認し、モデルのパフォーマンスに基づいて改善を継続することが重要です。
実際のユースケース？
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Dai et al。 （2022）の研究：この研究では、わずか8つの手動でラベル付けされた例と大量のラベル付けされていないデータ（たとえば、解析されたすべての法的文書）を使用して、ほぼ最高レベルのパフォーマンスを達成する方法を提案しました。
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機械学習モデルでの合成データの使用：合成データで訓練された機械学習モデルは、特定の状況で実際のデータで訓練されたモデルを上回ることができます。これは、科学者が合成データを訓練に使用する方が良いかもしれない状況を識別するのに役立ちます。
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MOSTLY AI会社の合成データ開発：MOSTLY AIは、AIモデルの開発とソフトウェアテストのための合成データ生成をリードしています。これはAIと合成データの分野における急速な進歩を表しています。 （ リンク）これはあくまで主張であり、実際には動作するのか疑問です。広報資料の感じがしますがしていると主張しています。
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金融や医療業界などの特定の産業から実際のデータを取得するための法的または倫理的な障壁があるかもしれません。これに既存の同意を受けたデータをもとに必要な学習データを生成することに対するニーズが強力な分野です。
結論として、合成データの生成は、データが不足している状況でAIモデルを迅速に開発およびテストするのに非常に役立ち、特にRAGなどのモデルでは、検索された情報に基づいてより良い回答を生成するために不可欠です。 GPTやBing、GoogleのBardやNotion Q&Aなどの友達が代表的な例です。これらは、ユーザーがアップロードした、または作成した文書、ファイルに基づいてより良い回答を生成しています。
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