Մտքի առաջնորդներ
Սինթետիկ տվյալների մասին ճշմարտությունը. Ինչու է մարդկային փորձը կարևոր իրավաբանության մագիստրատուրայի հաջողության համար
Իրավագիտության մագիստրոսական ծրագրերի մշակողները ավելի ու ավելի հաճախ են դիմում սինթետիկ տվյալներին` մշակումը արագացնելու և ծախսերը կրճատելու համար: Մի շարք առաջատար մոդելների, ինչպիսիք են LLama 3-ը, Qwen 2-ը և DeepSeek R1-ը, հետազոտողները նշել են, որ օգտագործում են սինթետիկ տվյալներ իրենց մոդելները հետազոտական աշխատանքներում մարզելու համար: Արտաքինից սա թվում է կատարյալ լուծում. անսահման տեղեկատվության աղբյուր` մշակումը արագացնելու և ծախսերը կրճատելու համար: Սակայն այս լուծումն ունի թաքնված ծախս, որը բիզնես առաջնորդները չեն կարող անտեսել:
Այդ առումով պարզ, սինթետիկ տվյալներ ստեղծվում է արհեստական բանականության մոդելների կողմից՝ իրավագիտության մագիստրոսների և արհեստական բանականության գործակալների վերապատրաստման, ճշգրտման և գնահատման համար արհեստական տվյալների հավաքածուներ ստեղծելու համար: Համեմատած ավանդական մարդկային մեկնաբանության հետ, այն թույլ է տալիս տվյալների խողովակաշարը արագորեն մասշտաբավորվել, ինչը կարևոր է արհեստական բանականության զարգացման արագ զարգացող և մրցակցային միջավայրում:
Ձեռնարկությունները կարող են ունենալ «կեղծ» տվյալներ օգտագործելու այլ պատճառներ, օրինակ՝ ֆինանսական կամ առողջապահական ոլորտներում զգայուն կամ գաղտնի տեղեկատվության պաշտպանությունը՝ անանուն տարբերակներ ստեղծելով: Սինթետիկ տվյալները նույնպես լավ փոխարինող են, երբ սեփականության իրավունքով պաշտպանված տվյալները հասանելի չեն, օրինակ՝ ապրանքի թողարկումից առաջ կամ երբ տվյալները պատկանում են արտաքին հաճախորդներին:
Բայց արդյո՞ք սինթետիկ տվյալները հեղափոխություն են մտցնում արհեստական բանականության զարգացման մեջ։ Կարճ պատասխանը՝ որակական այո է. այն մեծ ներուժ ունի, բայց կարող է նաև Իրավագիտության բակալավրներին և գործակալներին ենթարկել կրիտիկական խոցելիությունների առանց խիստ մարդկային վերահսկողության: Իրավունքի կառավարման մասնագետներ (LLM) արտադրողները և արհեստական բանականության գործակալների մշակողները կարող են հայտնաբերել, որ անբավարար ստուգված սինթետիկ տվյալների վրա մարզված արհեստական բանականության մոդելները կարող են առաջացնել անճշտ կամ կողմնակալ արդյունքներ, ստեղծել հեղինակության ճգնաժամեր և հանգեցնել արդյունաբերության և էթիկական չափանիշներին չհամապատասխանելու: Սինթետիկ տվյալները կատարելագործելու համար մարդկային վերահսկողության մեջ ներդրում կատարելը ուղղակի ներդրում է զուտ շահույթի պաշտպանության, շահագրգիռ կողմերի վստահության պահպանման և արհեստական բանականության պատասխանատու կիրառման ապահովման գործում:
Մարդկային ներդրման միջոցով սինթետիկ տվյալները կարող են վերածվել բարձրորակ ուսումնական տվյալների: Արհեստական բանականությանը մարզելու համար դրանք օգտագործելուց առաջ ստեղծված տվյալները կատարելագործելու երեք կարևոր պատճառ կա՝ լրացնել աղբյուր-մոդելի գիտելիքների բացերը, բարելավել տվյալների որակը և նվազեցնել նմուշի չափը, և համապատասխանեցնել մարդկային արժեքներին:
Մենք պետք է ձեռք բերենք եզակի գիտելիքներ
Սինթետիկ տվյալները հիմնականում ստեղծվում են հանրությանը հասանելի ինտերնետային աղբյուրների վրա վերապատրաստված իրավաբանների կողմից, ինչը ստեղծում է ներքին սահմանափակում: Հանրային բովանդակությունը հազվադեպ է արտացոլում իրական աշխարհում օգտագործվող գործնական գիտելիքները: Մարքեթինգային արշավի նախագծումը, ֆինանսական կանխատեսման պատրաստումը կամ շուկայի վերլուծությունը կատարելը սովորաբար գաղտնի են և առցանց չեն փաստաթղթավորվում: Բացի այդ, աղբյուրները հակված են արտացոլել ԱՄՆ-կենտրոն լեզուն և մշակույթը, սահմանափակելով գլոբալ ներկայացվածությունը:
Այս սահմանափակումները հաղթահարելու համար մենք կարող ենք ներգրավել փորձագետների՝ տվյալների նմուշներ ստեղծելու համար այն ոլորտներում, որոնք, մեր կարծիքով, սինթետիկ տվյալների ստեղծման մոդելը չի կարող ընդգրկել: Վերադառնալով կորպորատիվ օրինակին, եթե մենք ուզում ենք, որ մեր վերջնական մոդելը արդյունավետորեն մշակի ֆինանսական կանխատեսումները և շուկայի վերլուծությունը, վերապատրաստման տվյալները պետք է ներառեն այս ոլորտներից իրատեսական առաջադրանքներ: Կարևոր է բացահայտել այս բացթողումները և լրացնել սինթետիկ տվյալները փորձագետների կողմից ստեղծված նմուշներով:
Մասնագետները հաճախ ներգրավվում են նախագծի վաղ փուլում՝ աշխատանքի շրջանակը սահմանելու համար: Սա ներառում է տաքսոնոմիայի ստեղծում, որը ուրվագծում է գիտելիքների այն կոնկրետ ոլորտները, որտեղ մոդելը պետք է գործի: Օրինակ՝ առողջապահության ոլորտում ընդհանուր բժշկությունը կարելի է բաժանել ենթաթեմաների, ինչպիսիք են սնունդը, սրտանոթային առողջությունը, ալերգիաները և այլն: Առողջապահական ուղղվածությամբ մոդելը պետք է վերապատրաստվի բոլոր այն ենթաոլորտներում, որոնք այն պետք է ընդգրկի: Առողջապահության մասնագետների կողմից տաքսոնոմիայի սահմանումից հետո, իրավունքի մագիստրոսները կարող են օգտագործվել տիպիկ հարցերով և պատասխաններով տվյալների կետեր արագ և մասշտաբային ստեղծման համար: Մարդկային փորձագետները դեռևս անհրաժեշտ են այս բովանդակությունը վերանայելու, ուղղելու և բարելավելու համար՝ ապահովելու համար, որ այն ոչ միայն ճշգրիտ է, այլև անվտանգ և համատեքստին համապատասխան: Այս որակի ապահովման գործընթացը անհրաժեշտ է բարձր ռիսկային կիրառություններում, ինչպիսին է առողջապահությունը, տվյալների ճշգրտությունն ապահովելու և հնարավոր վնասը մեղմելու համար:
Որակը քանակից վեր. մոդելի արդյունավետության բարձրացում՝ ավելի քիչ, բայց ավելի լավ նմուշներով
Երբ ոլորտի փորձագետները ստեղծում են տվյալներ իրավագիտության մագիստրոսների և արհեստական բանականության գործակալների վերապատրաստման համար, նրանք ստեղծում են տվյալների հավաքածուների տաքսոնոմիաներ, գրում են հուշումներ, մշակում են իդեալական պատասխաններ կամ մոդելավորում են որոշակի առաջադրանք: Բոլոր քայլերը ուշադիր մշակված են մոդելի նպատակին համապատասխան, և որակը ապահովվում է համապատասխան ոլորտների մասնագետների կողմից:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծումը լիովին չի կրկնօրինակում այս գործընթացը։ Այն հիմնված է տվյալների ստեղծման համար օգտագործվող հիմքում ընկած մոդելի ուժեղ կողմերի վրա, և արդյունքում ստացված որակը հաճախ չի համապատասխանում մարդու կողմից մշակված տվյալներին։ Սա նշանակում է, որ սինթետիկ տվյալները հաճախ պահանջում են շատ ավելի մեծ ծավալներ՝ բավարար արդյունքների հասնելու համար, ինչը մեծացնում է հաշվողական ծախսերը և մշակման ժամանակը։
Բարդ տիրույթներում կան նրբերանգներ, որոնք միայն մարդկային փորձագետները կարող են նկատել, հատկապես՝ արտառոց կամ սահմանային դեպքերի դեպքում: Մարդկանց կողմից մշակված տվյալները մշտապես ապահովում են մոդելի ավելի լավ կատարողականություն, նույնիսկ զգալիորեն փոքր տվյալների հավաքածուների դեպքում: Մարդկային փորձագիտությունը տվյալների ստեղծման գործընթացում ռազմավարականորեն ինտեգրելով՝ մենք կարող ենք նվազեցնել մոդելի արդյունավետ աշխատանքի համար անհրաժեշտ նմուշների քանակը:
Մեր փորձի համաձայն, այս մարտահրավերը լուծելու լավագույն միջոցը սինթետիկ տվյալների հավաքածուների կառուցման գործում թեմայի փորձագետներին ներգրավելն է: Երբ մասնագետները մշակում են տվյալների ստեղծման կանոնները, սահմանում տվյալների տաքսոնոմիաները և վերանայում կամ ուղղում են ստեղծված տվյալները, տվյալների վերջնական որակը շատ ավելի բարձր է: Այս մոտեցումը մեր հաճախորդներին հնարավորություն է տվել հասնել ուժեղ արդյունքների՝ օգտագործելով ավելի քիչ տվյալների նմուշներ, ինչը հանգեցնում է արտադրության ավելի արագ և արդյունավետ ուղու:
Վստահության կառուցում. մարդկանց անփոխարինելի դերը արհեստական բանականության անվտանգության և համաձայնեցման գործում
Ավտոմատացված համակարգերը չեն կարող կանխատեսել բոլոր խոցելիությունները կամ ապահովել համապատասխանությունը մարդկային արժեքներին, մասնավորապես՝ ծայրահեղ դեպքերում և երկիմաստ սցենարներում: Մասնագետ մարդկային վերանայողները կարևոր դեր են խաղում ի հայտ եկող ռիսկերը բացահայտելու և տեղակայումից առաջ էթիկական արդյունքներ ապահովելու գործում: Սա պաշտպանության այն շերտն է, որը արհեստական բանականությունը, գոնե առայժմ, չի կարող լիովին ապահովել ինքնուրույն:
Հետևաբար, ուժեղ կարմիր թիմային տվյալների հավաքածու կառուցելու համար միայն սինթետիկ տվյալները բավարար չեն։ Կարևոր է գործընթացի սկզբում ներգրավել անվտանգության մասնագետներին։ Նրանք կարող են օգնել քարտեզագրել հնարավոր հարձակումների տեսակները և ուղղորդել տվյալների հավաքածուի կառուցվածքը։ Այնուհետև, LLM-ները կարող են օգտագործվել մեծ քանակությամբ օրինակներ ստեղծելու համար։ Դրանից հետո անհրաժեշտ են փորձագետներ՝ տվյալները ստուգելու և կատարելագործելու համար՝ ապահովելու համար, որ դրանք իրատեսական, բարձրորակ և օգտակար լինեն արհեստական բանականության համակարգերի փորձարկման համար։ Օրինակ, LLM-ը կարող է ստեղծել հազարավոր ստանդարտ հաքերային հուշումներ, բայց մարդկային անվտանգության փորձագետը կարող է ստեղծել նորարարական «սոցիալական ինժեներիայի» հարձակումներ, որոնք օգտագործում են նրբերանգային հոգեբանական կողմնակալությունները՝ ստեղծագործական սպառնալիք, որը ավտոմատացված համակարգերը դժվարանում են ինքնուրույն հորինել։
Ավտոմատացված հետադարձ կապի միջոցով իրավաբանության մագիստրատուրայի համապատասխանեցման գործում զգալի առաջընթաց է գրանցվել։ Հոդվածում ասվում է. "RLAIF vs. RLHF. Մարդկային հետադարձ կապի միջոցով ամրապնդող ուսուցման մասշտաբավորում արհեստական բանականության հետադարձ կապի միջոցով" Հետազոտողները ցույց են տալիս, որ արհեստական բանականության վրա հիմնված համաձայնեցումը շատ դեպքերում կարող է համեմատելի լինել մարդկային հետադարձ կապի հետ։ Այնուամենայնիվ, չնայած մոդելների կատարելագործմանը զուգընթաց արհեստական բանականության վրա հիմնված հետադարձ կապը բարելավվում է, մեր փորձը ցույց է տալիս, որ RLAIF-ը դեռևս դժվարանում է բարդ տիրույթներում և ծայրահեղ դեպքերում կամ անհամապատասխանություններում, այն ոլորտներում, որտեղ կատարողականը կարող է կարևոր լինել՝ կախված կիրառությունից։ Մարդ-մասնագետներն ավելի արդյունավետ են առաջադրանքների նրբությունները և համատեքստը կարգավորելու հարցում, ինչը նրանց ավելի հուսալի է դարձնում համաձայնեցման համար։
Արհեստական բանականության գործակալները նաև օգտվում են ավտոմատացված թեստավորումից՝ անվտանգության լայն շրջանակի ռիսկերը լուծելու համար: Վիրտուալ թեստավորման միջավայրերը օգտագործում են ստեղծված տվյալներ՝ գործակալների վարքագիծը մոդելավորելու համար, ինչպիսիք են առցանց գործիքների հետ փոխազդեցությունը և կայքերում գործողություններ կատարելը: Իրատեսական սցենարներում թեստավորման ծածկույթը մեծացնելու համար մարդկային փորձը կարևոր է թեստային դեպքերի նախագծման, ավտոմատացված գնահատումների արդյունքների ստուգման և խոցելիությունների մասին հաղորդելու համար:
Սինթետիկ տվյալների ապագան
Սինթետիկ տվյալները խիստ արժեքավոր տեխնիկա են մեծ լեզվական մոդելներ մշակելու համար, հատկապես, երբ մասշտաբավորումը և արագ տեղակայումը կարևոր են այսօրվա արագ զարգացող աշխարհում: Չնայած սինթետիկ տվյալներն իրենք հիմնարար թերություններ չունեն, դրանք պահանջում են կատարելագործում՝ իրենց ողջ ներուժին հասնելու և առավելագույն արժեք ապահովելու համար: Հիբրիդային մոտեցումը, որը համատեղում է ավտոմատացված տվյալների ստեղծումը մարդկային փորձագիտության հետ, բարձր արդյունավետ մեթոդ է կարողունակ և հուսալի մոդելներ մշակելու համար, քանի որ մոդելի վերջնական աշխատանքը ավելի շատ կախված է տվյալների որակից, քան ընդհանուր ծավալից: Այս ինտեգրված գործընթացը, որն օգտագործում է արհեստական բանականությունը մասշտաբավորման և մարդկային փորձագետների վավերացման համար, ստեղծում է ավելի կարողունակ մոդելներ՝ բարելավված անվտանգության համապատասխանությամբ, ինչը կարևոր է օգտագործողների վստահությունը կառուցելու և պատասխանատու տեղակայումն ապահովելու համար:
