Նորարարություն սինթետիկ տվյալների ստեղծման գործում. Հիմնադրամի մոդելների կառուցում հատուկ լեզուների համար

Սինթետիկ տվյալները, որոնք արհեստականորեն ստեղծվել են իրական տվյալների նմանակման համար, վճռորոշ դեր են խաղում տարբեր ծրագրերում, այդ թվում՝ Machine Learning, տվյալների վերլուծություն, փորձարկում և գաղտնիության պաշտպանություն: Մեջ Բնական լեզուների մշակումը (NLP), սինթետիկ տվյալները ապացուցում են, որ անգնահատելի են ուսուցման հավաքածուները բարելավելու համար, հատկապես ցածր ռեսուրսների լեզուներով, տիրույթներում և առաջադրանքներում, դրանով իսկ բարձրացնելով NLP մոդելների արդյունավետությունն ու կայունությունը: Այնուամենայնիվ, NLP-ի համար սինթետիկ տվյալների ստեղծումը աննշան է, պահանջում է բարձր լեզվական գիտելիքներ, ստեղծագործականություն և բազմազանություն:

Սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար առաջարկվել են տարբեր մեթոդներ, ինչպիսիք են կանոնների վրա հիմնված և տվյալների վրա հիմնված մոտեցումները: Այնուամենայնիվ, այս մեթոդներն ունեն սահմանափակումներ, ինչպիսիք են տվյալների սակավությունը, որակի խնդիրները, բազմազանության բացակայությունը և տիրույթի հարմարվողականության մարտահրավերները: Հետևաբար, մեզ անհրաժեշտ են նորարարական լուծումներ՝ կոնկրետ լեզուների համար բարձրորակ սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար:

Սինթետիկ տվյալների ստեղծման զգալի բարելավումը ներառում է տարբեր լեզուների մոդելների ճշգրտում: Սա նշանակում է մոդելներ կառուցել յուրաքանչյուր լեզվի համար, որպեսզի ստացված սինթետիկ տվյալները ավելի ճշգրիտ և իրատեսական լինեն՝ արտացոլելու, թե ինչպես են մարդիկ օգտագործում այդ լեզուները: Դա նման է համակարգչին սովորեցնելու հասկանալ և ընդօրինակել տարբեր լեզուների յուրահատուկ օրինաչափություններն ու մանրամասները՝ դարձնելով սինթետիկ տվյալներն ավելի արժեքավոր և հուսալի:

Սինթետիկ տվյալների ստեղծման էվոլյուցիան NLP-ում

NLP առաջադրանքներ, ինչպիսիք են մեքենայի թարգմանությունը, տեքստի ամփոփումը, տրամադրությունների վերլուծությունը և այլն, պահանջում են շատ տվյալներ մոդելները վերապատրաստելու և գնահատելու համար: Այնուամենայնիվ, նման տվյալներ ստանալը կարող է դժվար լինել, հատկապես ցածր ռեսուրսներով լեզուների, տիրույթների և առաջադրանքների համար: Հետևաբար, սինթետիկ տվյալների ստեղծումը կարող է օգնել ավելացնել, լրացնել կամ փոխարինել ճշգրիտ տվյալները NLP հավելվածներում:

NLP-ի համար սինթետիկ տվյալների ստեղծման տեխնիկան վերածվել է կանոնների վրա հիմնված տվյալների վրա հիմնված մոդելի վրա հիմնված մոտեցումների: Յուրաքանչյուր մոտեցում ունի իր առանձնահատկությունները, առավելություններն ու սահմանափակումները, և դրանք նպաստել են NLP-ի համար սինթետիկ տվյալների ստեղծման առաջընթացին և մարտահրավերներին:

Կանոնների վրա հիմնված մոտեցումներ

Կանոնների վրա հիմնված մոտեցումներն ամենավաղ մեթոդներն են, որոնք օգտագործում են նախապես սահմանված կանոններ և ձևանմուշներ՝ որոշակի օրինաչափությունների և ձևաչափերի հետևող տեքստեր ստեղծելու համար: Դրանք պարզ և հեշտ են իրագործվում, բայց պահանջում են ձեռքով մեծ ջանքեր և տիրույթի գիտելիքներ և կարող են ստեղծել միայն սահմանափակ քանակությամբ կրկնվող և կանխատեսելի տվյալներ:

Տվյալների վրա հիմնված մոտեցումներ

Այս տեխնիկան օգտագործում է վիճակագրական մոդելներ՝ գոյություն ունեցող տվյալներից սովորելու բառերի և նախադասությունների հավանականություններն ու օրինաչափությունները և դրանց հիման վրա նոր տեքստեր ստեղծելու համար: Դրանք ավելի առաջադեմ և ճկուն են, բայց պահանջում են մեծ քանակությամբ բարձրորակ տվյալներ և կարող են ստեղծել տեքստեր, որոնք պետք է ավելի համապատասխան կամ ճշգրիտ լինեն թիրախային առաջադրանքի կամ տիրույթի համար:

Մոդելների վրա հիմնված մոտեցումներ

Այս ժամանակակից տեխնիկան, որն օգտագործում է Լեզուների մեծ մոդելներ (LLMs) նման ԲԵՐՏ, GPT, եւ Xlnet ներկայացնել խոստումնալից լուծում. Այս մոդելները, որոնք պատրաստված են տարբեր աղբյուրներից ստացված ընդարձակ տեքստային տվյալների վրա, ցուցադրում են լեզվի ստեղծման և հասկանալու զգալի կարողություններ: Մոդելները կարող են ստեղծել համահունչ, բազմազան տեքստեր NLP-ի տարբեր առաջադրանքների համար, ինչպիսիք են տեքստի լրացումը, ոճի փոխանցումը և պարաֆրազավորումը: Այնուամենայնիվ, այս մոդելները չեն կարող ընդգրկել տարբեր լեզուների հատուկ առանձնահատկություններ և նրբերանգներ, հատկապես այն լեզուները, որոնք քիչ են ներկայացված կամ բարդ քերականական կառուցվածքով:

Սինթետիկ տվյալների ստեղծման նոր միտում է այս մոդելների հարմարեցումն ու ճշգրտումը հատուկ լեզուների համար և ստեղծելով լեզվին հատուկ հիմքի մոդելներ, որոնք կարող են առաջացնել սինթետիկ տվյալներ, որոնք ավելի համապատասխան, ճշգրիտ և արտահայտիչ են թիրախային լեզվի համար: Սա կարող է օգնել կամրջել ուսումնական հավաքածուներում առկա բացերը և բարելավել սինթետիկ տվյալների վրա պատրաստված NLP մոդելների արդյունավետությունն ու կայունությունը: Այնուամենայնիվ, սա նաև ունի որոշ մարտահրավերներ, ինչպիսիք են էթիկական խնդիրները, կողմնակալության ռիսկերը և գնահատման մարտահրավերները:

Ինչպե՞ս կարող են լեզվին հատուկ մոդելները ստեղծել սինթետիկ տվյալներ NLP-ի համար:

Սինթետիկ տվյալների ներկայիս մոդելների թերությունները հաղթահարելու համար մենք կարող ենք դրանք ընդլայնել՝ հարմարեցնելով դրանք հատուկ լեզուներին: Սա ներառում է տեքստային տվյալների նախնական վերապատրաստում հետաքրքրող լեզվից, հարմարեցում փոխանցման ուսուցման միջոցով և ճշգրտում վերահսկվող ուսուցում. Դրանով մոդելները կարող են բարելավել իրենց բառապաշարը, քերականությունը և ոճը թիրախային լեզվով: Այս հարմարեցումը նաև հեշտացնում է լեզվին հատուկ հիմքի մոդելների մշակումը, դրանով իսկ բարձրացնելով սինթետիկ տվյալների ճշգրտությունն ու արտահայտիչությունը:

LLM-ներին վիճարկվում է ստեղծել սինթետիկ տվյալներ հատուկ ոլորտների համար, ինչպիսիք են բժշկությունը կամ իրավունքը, որոնք մասնագիտացված գիտելիքների կարիք ունեն: Այս խնդիրը լուծելու համար տեխնիկան ներառում է տիրույթի հատուկ լեզուների օգտագործումը (օրինակ. Microsoft-ի ԱՐՁԱԿ), օգտագործելով բազմալեզու BERT մոդելներ (օրինակ, Google-ի mBERT) տարբեր լեզուների համար և մշակվել է Նյարդային ճարտարապետության որոնման (NAS) օգտագործումը, ինչպիսին է Facebook-ի AutoNLP-ը՝ արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Այս մեթոդներն օգնում են արտադրել սինթետիկ տվյալներ, որոնք լավ տեղավորվում են և ունեն բարձր որակ կոնկրետ ոլորտների համար:

Լեզվին հատուկ մոդելները նաև ներդնում են նոր տեխնիկա՝ սինթետիկ տվյալների արտահայտչականությունն ու իրատեսությունը բարձրացնելու համար: Օրինակ, նրանք օգտագործում են տարբեր նշանների մեթոդներ, ինչպիսիք են Բայթ զույգի կոդավորում (BPE) ենթաբառերի նշանավորման, նիշերի մակարդակի նշանավորման կամ լեզվական բազմազանությունը գրավելու հիբրիդային մոտեցումների համար:

Դոմենի հատուկ մոդելները լավ են գործում իրենց համապատասխան տիրույթներում, ինչպիսիք են BioBERT կենսաբժշկության համար, LegalGPT իրավունքի համար, իսկ SciXLNet՝ գիտության համար։ Բացի այդ, նրանք միավորում են բազմաթիվ եղանակներ, ինչպիսիք են տեքստը և պատկերը (օրինակ՝ ImageBERT), տեքստը և աուդիոն (օրինակ՝ FastSpeech) և տեքստն ու տեսանյութը (օրինակ՝ VideoBERT)՝ սինթետիկ տվյալների հավելվածներում բազմազանությունն ու նորարարությունը բարձրացնելու համար:

Սինթետիկ տվյալների ստեղծման առավելությունները լեզվին հատուկ մոդելներով

Սինթետիկ տվյալների ստեղծումը լեզվին հատուկ մոդելներով առաջարկում է խոստումնալից մոտեցում՝ մարտահրավերներին դիմակայելու և NLP մոդելի արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Այս մեթոդը նպատակ ունի հաղթահարել գոյություն ունեցող մոտեցումներին բնորոշ սահմանափակումները, սակայն ունի թերություններ՝ առաջացնելով բազմաթիվ բաց հարցեր:

Առավելություններից մեկը սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու ունակությունն է, որոնք ավելի սերտորեն համընկնում են թիրախային լեզվի հետ՝ ֆիքսելով նրբությունները ցածր ռեսուրսներով կամ բարդ լեզուներով: Օրինակ, Microsoft-ի հետազոտողները ցույց են տվել ուժեղացված ճշգրտություն մեքենայական թարգմանության, բնական լեզվի ըմբռնման և ստեղծման այնպիսի լեզուների համար, ինչպիսիք են ուրդուն, սուահիլիը և բասկերենը:

Մեկ այլ առավելություն է որոշակի տիրույթների, առաջադրանքների կամ հավելվածների համար հարմարեցված տվյալներ ստեղծելու հնարավորությունը՝ լուծելով տիրույթի հարմարեցման հետ կապված մարտահրավերները: Google-ի հետազոտողները ընդգծեցին առաջընթացներն անվանված սուբյեկտների ճանաչման, հարաբերությունների արդյունահանման և հարցերին պատասխանելու գործում:

Բացի այդ, լեզվին հատուկ մոդելները հնարավորություն են տալիս զարգացնել տեխնիկան և հավելվածները՝ արտադրելով ավելի արտահայտիչ, ստեղծագործ և իրատեսական սինթետիկ տվյալներ: Ինտեգրումը բազմաթիվ եղանակների հետ, ինչպիսիք են տեքստը և պատկերը, տեքստը և ձայնը, կամ տեքստը և վիդեոն, բարձրացնում է սինթետիկ տվյալների որակը և բազմազանությունը տարբեր հավելվածների համար:

Սինթետիկ տվյալների ստեղծման մարտահրավերները լեզվին հատուկ մոդելներով

Չնայած դրանց առավելություններին, մի քանի մարտահրավերներ կապված են սինթետիկ տվյալների ստեղծման լեզվի հատուկ մոդելների հետ: Մարտահրավերներից մի քանիսը քննարկվում են ստորև.

Լեզուներին հատուկ մոդելներով սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու բնորոշ մարտահրավեր էթիկական մտահոգություններն են: Սինթետիկ տվյալների հնարավոր չարաշահումը վնասակար նպատակներով, օրինակ՝ կեղծ լուրերի կամ քարոզչության ստեղծումը, առաջացնում է էթիկական հարցեր և ռիսկեր գաղտնիության և անվտանգության համար:

Մեկ այլ կարևոր մարտահրավեր է սինթետիկ տվյալների մեջ կողմնակալության ներդրումը: Սինթետիկ տվյալների շեղումները, որոնք չեն ներկայացնում լեզուներին, մշակույթներին, սեռերին կամ ռասաներին, մտահոգություններ են առաջացնում արդարության և ներառականության վերաբերյալ:

Նմանապես, սինթետիկ տվյալների գնահատումը մարտահրավերներ է դնում, մասնավորապես որակի և ներկայացուցչականության չափման հարցում: Սինթետիկ տվյալների վրա պատրաստված NLP մոդելների համեմատությունը իրական տվյալների հետ պահանջում է նոր չափումներ, որոնք խոչընդոտում են սինթետիկ տվյալների արդյունավետության ճշգրիտ գնահատմանը:

The Bottom Line

Սինթետիկ տվյալների ստեղծումը լեզվին հատուկ մոդելներով խոստումնալից և նորարարական մոտեցում է, որը կարող է բարելավել NLP մոդելների արդյունավետությունն ու կայունությունը: Այն կարող է առաջացնել սինթետիկ տվյալներ, որոնք ավելի համապատասխան, ճշգրիտ և արտահայտիչ են թիրախային լեզվի, տիրույթի և առաջադրանքի համար: Բացի այդ, այն կարող է հնարավորություն տալ ստեղծել նոր և նորարարական հավելվածներ, որոնք ինտեգրում են բազմաթիվ եղանակներ: Այնուամենայնիվ, այն նաև ներկայացնում է մարտահրավերներ և սահմանափակումներ, ինչպիսիք են էթիկական խնդիրները, կողմնակալության ռիսկերը և գնահատման մարտահրավերները, որոնք պետք է լուծվեն այս մոդելների ներուժն ամբողջությամբ օգտագործելու համար: