Pravda o syntetických datech: Proč je lidská odbornost klíčová pro úspěch v LLM

Vývojáři LLM se stále častěji obracejí k syntetickým datům, aby urychlili vývoj a snížili náklady. Výzkumníci stojící za několika špičkovými modely, jako jsou LLama 3, Qwen 2 a DeepSeek R1, zmiňují ve svých výzkumných pracích použití syntetických dat k trénování svých modelů. Zvenčí to vypadá jako perfektní řešení: nekonečná zásoba informací pro urychlení vývoje a snížení nákladů. Toto řešení však s sebou nese skryté náklady, které vedoucí pracovníci nemohou ignorovat.

Zjednodušeně řečeno, syntetická data je generován modely umělé inteligence za účelem vytváření umělých datových sad pro trénování, doladění a vyhodnocování LLM a agentů umělé inteligence. Ve srovnání s tradiční lidskou anotací umožňuje rychlé škálování datového kanálu, což je nezbytné v rychle se měnícím a konkurenčním prostředí vývoje umělé inteligence.

Podniky mohou mít i jiné důvody k používání „falešných“ dat, například ochranu citlivých nebo důvěrných informací ve finančním nebo zdravotnickém prostředí generováním anonymizovaných verzí. Syntetická data jsou také dobrou náhradou, pokud nejsou k dispozici proprietární data, například před uvedením produktu na trh nebo když data patří externím klientům.

Ale způsobí syntetická data revoluci ve vývoji umělé inteligence? Stručná odpověď zní podmíněně ano: mají velký potenciál, ale mohou také... vystavit LLM a agenty kritickým zranitelnostem bez přísného lidského dohledu. Tvůrci LLM a vývojáři agentů AI mohou zjistit, že modely AI trénované na nedostatečně ověřených syntetických datech mohou generovat nepřesné nebo zkreslené výstupy, vytvářet reputační krize a vést k nedodržování oborových a etických standardů. Investice do lidského dohledu za účelem zdokonalení syntetických dat je přímou investicí do ochrany hospodářského výsledku, udržení důvěry zúčastněných stran a zajištění zodpovědného přijetí AI.

S lidským vstupem lze syntetická data transformovat na vysoce kvalitní trénovací data. Existují tři zásadní důvody pro zpřesnění generovaných dat před jejich použitím k trénování umělé inteligence: zaplnění mezer ve znalostech zdrojového modelu, zlepšení kvality dat a zmenšení velikosti vzorku a sladění s lidskými hodnotami.

Potřebujeme získat jedinečné znalosti

Syntetická data generují primárně absolventi LLM, kteří jsou školeni na veřejně dostupných internetových zdrojích, což vytváří inherentní omezení. Veřejný obsah zřídka zachycuje praktické znalosti používané v reálném světě. Činnosti, jako je návrh marketingové kampaně, příprava finanční prognózy nebo provádění analýzy trhu, jsou obvykle soukromé a nejsou dokumentovány online. Zdroje navíc obvykle odrážejí jazyk a kulturu zaměřenou na USA, což omezuje globální zastoupení.

Abychom tato omezení překonali, můžeme zapojit experty do vytváření datových vzorků v oblastech, o kterých se domníváme, že je model generování syntetických dat nedokáže pokrýt. Vrátíme-li se k příkladu s korporátním modelem, pokud chceme, aby náš finální model efektivně zpracovával finanční prognózy a analýzu trhu, musí trénovací data zahrnovat realistické úkoly z těchto oblastí. Je důležité tyto mezery identifikovat a doplnit syntetická data o vzorky vytvořené experty.

Odborníci jsou často zapojeni do projektu již v rané fázi, aby definovali rozsah práce. To zahrnuje vytvoření taxonomie, která nastiňuje specifické oblasti znalostí, ve kterých má model fungovat. Například ve zdravotnictví lze všeobecné lékařství rozdělit na podtémata, jako je výživa, kardiovaskulární zdraví, alergie a další. Model zaměřený na zdraví musí být proškolen ve všech podoblastech, které má pokrývat. Poté, co odborníci ve zdravotnictví definují taxonomii, lze k rychlému a velkému generování datových bodů s typickými otázkami a odpověďmi použít LLM. Stále jsou potřeba lidští odborníci, kteří tento obsah kontrolují, opravují a vylepšují, aby se zajistilo, že je nejen přesný, ale také bezpečný a kontextově vhodný. Tento proces zajištění kvality je nezbytný ve vysoce rizikových aplikacích, jako je zdravotnictví, aby se zajistila přesnost dat a zmírnily potenciální škody.

Kvalita nad kvantitou: zvyšování efektivity modelu s menším počtem vzorků, ale s lepšími výsledky

Když odborníci v dané oblasti vytvářejí data pro trénování LLM a agentů umělé inteligence, vytvářejí taxonomie pro datové sady, píší výzvy, formulují ideální odpovědi nebo simulují konkrétní úkol. Všechny kroky jsou pečlivě navrženy tak, aby odpovídaly účelu modelu, a kvalitu zajišťují odborníci v příslušných oborech.

Generování syntetických dat tento proces plně nereplikuje. Spoléhá na silné stránky podkladového modelu použitého k vytvoření dat a výsledná kvalita často neodpovídá datům spravovaným člověkem. To znamená, že syntetická data často vyžadují mnohem větší objemy k dosažení uspokojivých výsledků, což zvyšuje výpočetní náklady a dobu vývoje.

Ve složitých oblastech existují nuance, které dokáží rozpoznat pouze lidští experti, zejména u odlehlých nebo okrajových případů. Data spravovaná lidmi konzistentně poskytují lepší výkon modelu, a to i s výrazně menšími datovými sadami. Strategickou integrací lidských zkušeností do procesu vytváření dat můžeme snížit počet vzorků potřebných k efektivnímu fungování modelu.

Podle našich zkušenostíNejlepším způsobem, jak tuto výzvu řešit, je zapojit do tvorby syntetických datových sad odborníky v dané oblasti. Když odborníci navrhují pravidla pro generování dat, definují taxonomie dat a kontrolují nebo opravují vygenerovaná data, je konečná kvalita dat mnohem vyšší. Tento přístup umožnil našim klientům dosáhnout dobrých výsledků s použitím menšího počtu vzorků dat, což vedlo k rychlejší a efektivnější cestě k produkci.

Budování důvěry: nezastupitelná role lidí v bezpečnosti a sladění umělé inteligence

Automatizované systémy nemohou předvídat všechny zranitelnosti ani zajistit soulad s lidskými hodnotami, zejména v okrajových a nejednoznačných scénářích. Odborníci z řad lidí hrají klíčovou roli při identifikaci nově vznikajících rizik a zajištění etických výsledků před nasazením. Jedná se o vrstvu ochrany, kterou umělá inteligence, alespoň prozatím, sama o sobě plně neposkytuje.

Proto k vytvoření silné datové sady pro red teaming nestačí pouze syntetická data. Je důležité zapojit bezpečnostní experty již v rané fázi procesu. Mohou pomoci zmapovat typy potenciálních útoků a vést strukturu datové sady. LLM pak lze použít ke generování velkého množství příkladů. Poté jsou zapotřebí experti k ověření a zpřesnění dat, aby se zajistilo, že jsou realistická, vysoce kvalitní a užitečná pro testování systémů umělé inteligence. Například LLM dokáže vygenerovat tisíce standardních hackerských výzev, ale expert na lidskou bezpečnost dokáže vytvořit nové útoky „sociálního inženýrství“, které využívají nuancované psychologické předsudky – kreativní hrozbu, kterou automatizované systémy samy o sobě jen s obtížemi vymýšlejí.

V oblasti sladění LLM s využitím automatizované zpětné vazby došlo k významnému pokroku. V článku "RLAIF vs. RLHF: Škálování posilovacího učení z lidské zpětné vazby pomocí zpětné vazby od umělé inteligence, " Výzkumníci ukazují, že zarovnání založené na umělé inteligenci může v mnoha případech fungovat srovnatelně s lidskou zpětnou vazbou. I když se zpětná vazba umělé inteligence s vylepšováním modelů zlepšuje, naše zkušenosti ukazují, že RLAIF stále má potíže ve složitých oblastech a s okrajovými případy nebo odlehlými hodnotami, tedy v oblastech, kde může být výkon v závislosti na aplikaci kritický. Lidští experti jsou efektivnější při zvládání nuancí úkolů a kontextu, což je činí spolehlivějšími pro zarovnání.

Agenti s umělou inteligencí také těží z automatizovaného testování, které jim umožňuje řešit širokou škálu bezpečnostních rizik. Virtuální testovací prostředí používají generovaná data k simulaci chování agentů, jako je propojení s online nástroji a provádění akcí na webových stránkách. Pro maximalizaci pokrytí testováním v realistických scénářích je nedílnou součástí návrhu testovacích případů, ověřování výsledků automatizovaných hodnocení a hlášení zranitelností lidská expertíza.

Budoucnost syntetických dat

Syntetická data jsou vysoce cennou technikou pro vývoj rozsáhlých jazykových modelů, zejména v době, kdy je škálování a rychlé nasazení v dnešním rychle se měnícím prostředí klíčové. I když samotná syntetická data nemají žádné zásadní nedostatky, vyžadují zdokonalení, aby dosáhla svého plného potenciálu a přinesla co největší hodnotu. Hybridní přístup, který kombinuje automatizované generování dat s lidskými znalostmi, je vysoce efektivní metodou pro vývoj schopných a spolehlivých modelů, protože konečný výkon modelu závisí více na kvalitě dat než na celkovém objemu. Tento integrovaný proces, využívající umělou inteligenci pro škálování a lidské experty pro validaci, vytváří výkonnější modely se zlepšenou bezpečnostní shodou, což je nezbytné pro budování důvěry uživatelů a zajištění zodpovědného nasazení.