Sentetik Veriler Hakkındaki Gerçek: İnsan Uzmanlığının LLM Başarısı İçin Neden Kritik Önem Taşıdığı

LLM geliştiricileri, geliştirmeyi hızlandırmak ve maliyetleri düşürmek için giderek daha fazla sentetik veriye yöneliyor. LLama 3, Qwen 2 ve DeepSeek R1 gibi birkaç üst düzey modelin arkasındaki araştırmacılar, araştırma makalelerinde modellerini eğitmek için sentetik veri kullanmaktan bahsettiler. Dışarıdan bakıldığında, mükemmel bir çözüm gibi görünüyor: geliştirmeyi hızlandırmak ve maliyetleri düşürmek için sonsuz bir bilgi kaynağı. Ancak bu çözüm, iş liderlerinin göz ardı edemeyeceği gizli bir maliyetle birlikte geliyor.

Basit bir ifadeyle, sentetik veri Yapay veri kümeleri oluşturmak için yapay zeka modelleri tarafından oluşturulur ve LLM'ler ve AI ajanlarını eğitmek, ince ayar yapmak ve değerlendirmek için kullanılır. Geleneksel insan açıklamalarıyla karşılaştırıldığında, veri hattının hızlı bir şekilde ölçeklenmesini sağlar ve bu, AI geliştirmenin hızlı hareket eden ve rekabetçi ortamında olmazsa olmazdır.

İşletmelerin "sahte" veri kullanmak için başka nedenleri de olabilir, örneğin finans veya sağlık ortamlarında hassas veya gizli bilgileri anonimleştirilmiş sürümler üreterek korumak gibi. Sentetik veriler, tescilli veriler mevcut olmadığında, örneğin bir ürünü piyasaya sürmeden önce veya veriler harici müşterilere ait olduğunda da iyi bir alternatiftir.

Peki sentetik veriler AI gelişimini devrimleştiriyor mu? Kısa cevap nitelikli bir evet: büyük bir potansiyeli var, ancak aynı zamanda LLM'leri ve temsilcileri kritik güvenlik açıklarına maruz bırakmak titiz insan denetimi olmadan. LLM üreticileri ve AI aracı geliştiricileri, yetersiz bir şekilde incelenmiş sentetik veriler üzerinde eğitilen AI modellerinin yanlış veya önyargılı çıktılar üretebileceğini, itibar krizleri yaratabileceğini ve sektör ve etik standartlarına uyulmamasına yol açabileceğini görebilir. Sentetik verileri iyileştirmek için insan denetimine yatırım yapmak, karı korumak, paydaş güvenini sürdürmek ve sorumlu AI benimsemesini sağlamak için doğrudan bir yatırımdır.

İnsan girdisiyle, sentetik veriler yüksek kaliteli eğitim verilerine dönüştürülebilir. Üretilen verileri yapay zekayı eğitmek için kullanmadan önce rafine etmenin üç kritik nedeni vardır: kaynak-model bilgisindeki boşlukları doldurmak, veri kalitesini iyileştirmek ve örneklem boyutunu azaltmak ve insan değerleriyle uyumlu hale getirmek.

Benzersiz bilgiyi yakalamamız gerekiyor

Sentetik veriler, öncelikle kamuya açık internet kaynakları üzerinde eğitim alan LLM'ler tarafından üretilir ve bu da doğal bir sınırlama yaratır. Kamusal içerik, gerçek dünyadaki işlerde kullanılan pratik, uygulamalı bilgiyi nadiren yakalar. Bir pazarlama kampanyası tasarlamak, finansal bir tahmin hazırlamak veya piyasa analizi yapmak gibi faaliyetler genellikle özeldir ve çevrimiçi olarak belgelenmez. Ek olarak, kaynaklar ABD merkezli dil ve kültürü yansıtma eğilimindedir ve bu da küresel temsili sınırlar.

Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, sentetik veri oluşturma modelinin kapsayamayacağından şüphelendiğimiz alanlarda veri örnekleri oluşturmak üzere uzmanları dahil edebiliriz. Kurumsal örneğe dönersek, nihai modelimizin finansal tahminleri ve piyasa analizlerini etkili bir şekilde ele almasını istiyorsak, eğitim verilerinin bu alanlardan gerçekçi görevler içermesi gerekir. Bu boşlukları belirlemek ve sentetik verileri uzmanlar tarafından oluşturulan örneklerle desteklemek önemlidir.

Uzmanlar genellikle işin kapsamını tanımlamak için projenin erken aşamalarında yer alırlar. Bu, modelin performans göstermesi gereken belirli bilgi alanlarını ana hatlarıyla belirten bir taksonomi oluşturmayı içerir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde genel tıp, beslenme, kardiyovasküler sağlık, alerjiler ve daha fazlası gibi alt başlıklara ayrılabilir. Sağlık odaklı bir model, kapsaması beklenen tüm alt alanlarda eğitilmelidir. Taksonomi sağlık uzmanları tarafından tanımlandıktan sonra, LLM'ler tipik soru ve cevaplarla veri noktalarını hızlı ve büyük ölçekte oluşturmak için kullanılabilir. Bu içeriğin yalnızca doğru değil, aynı zamanda güvenli ve bağlamsal olarak uygun olduğundan emin olmak için gözden geçirilmesi, düzeltilmesi ve iyileştirilmesi için hala insan uzmanlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kalite güvence süreci, sağlık hizmetleri gibi yüksek riskli uygulamalarda veri doğruluğunu sağlamak ve olası zararları azaltmak için gereklidir.

Nicelikten çok nitelik: daha az ve daha iyi örneklerle model verimliliğini artırmak

Alan uzmanları, hukuk lisansı (LLM) ve yapay zeka (AI) temsilcilerinin eğitimi için veri oluştururken, veri kümeleri için sınıflandırmalar oluşturur, istemler yazar, ideal yanıtları oluşturur veya belirli bir görevi simüle eder. Tüm adımlar, modelin amacına uyacak şekilde özenle tasarlanır ve kalitesi, ilgili alanlardaki uzman kişiler tarafından sağlanır.

Sentetik veri üretimi bu süreci tam olarak kopyalamaz. Verileri oluşturmak için kullanılan temel modelin güçlü yönlerine dayanır ve ortaya çıkan kalite genellikle insan tarafından düzenlenen verilerle aynı seviyede değildir. Bu, sentetik verilerin genellikle tatmin edici sonuçlar elde etmek için çok daha büyük hacimler gerektirdiği ve hesaplama maliyetlerini ve geliştirme süresini artırdığı anlamına gelir.

Karmaşık alanlarda, özellikle uç değerler veya uç vakalar söz konusu olduğunda, yalnızca insan uzmanların fark edebileceği nüanslar vardır. İnsan tarafından düzenlenen veriler, önemli ölçüde daha küçük veri kümelerinde bile tutarlı bir şekilde daha iyi model performansı sunar. İnsan uzmanlığını veri oluşturma sürecine stratejik olarak entegre ederek, modelin etkili bir şekilde performans göstermesi için gereken örnek sayısını azaltabiliriz.

Bizim deneyimimize göre, bu zorluğun üstesinden gelmenin en iyi yolu, sentetik veri kümeleri oluşturmada konunun uzmanlarını dahil etmektir. Uzmanlar veri üretimi için kuralları tasarladığında, veri sınıflandırmalarını tanımladığında ve üretilen verileri incelediğinde veya düzelttiğinde, verilerin nihai kalitesi çok daha yüksek olur. Bu yaklaşım, müşterilerimizin daha az veri örneği kullanarak güçlü sonuçlar elde etmesini sağlayarak üretime daha hızlı ve daha verimli bir yol sağlamıştır.

Güven oluşturma: Yapay zeka güvenliği ve uyumunda insanların yeri doldurulamaz rolü

Otomatik sistemler, özellikle uç durumlarda ve belirsiz senaryolarda tüm zaafları öngöremez veya insan değerleriyle uyumu sağlayamaz. Uzman insan değerlendiriciler, ortaya çıkan riskleri belirlemede ve dağıtımdan önce etik sonuçları sağlamada önemli bir rol oynar. Bu, AI'nın en azından şimdilik kendi başına tam olarak sağlayamayacağı bir koruma katmanıdır.

Bu nedenle, güçlü bir kırmızı takım veri kümesi oluşturmak için tek başına sentetik veriler yeterli olmayacaktır. Güvenlik uzmanlarını sürecin erken aşamalarında dahil etmek önemlidir. Olası saldırı türlerini haritalandırmaya ve veri kümesinin yapısını yönlendirmeye yardımcı olabilirler. Daha sonra LLM'ler yüksek hacimli örnekler üretmek için kullanılabilir. Bundan sonra, verilerin gerçekçi, yüksek kaliteli ve AI sistemlerini test etmek için kullanışlı olduğundan emin olmak için verileri doğrulamak ve iyileştirmek için uzmanlara ihtiyaç duyulur. Örneğin, bir LLM binlerce standart bilgisayar korsanlığı istemi üretebilir, ancak bir insan güvenlik uzmanı, nüanslı psikolojik önyargıları kullanan yeni 'sosyal mühendislik' saldırıları tasarlayabilir; bu, otomatik sistemlerin kendi başlarına icat etmekte zorlandığı yaratıcı bir tehdittir.

Otomatik geri bildirim kullanan LLM'leri uyumlu hale getirmede önemli ilerleme kaydedildi. Makalede "RLAIF ve RLHF: Yapay Zeka Geribildirimi ile İnsan Geribildiriminden Güçlendirme Öğrenimini Ölçeklendirme, " Araştırmacılar, AI tabanlı hizalamanın birçok durumda insan geri bildirimine benzer performans gösterebileceğini gösteriyor. Ancak, AI geri bildirimi modeller iyileştikçe iyileşirken, deneyimimiz RLAIF'in hala karmaşık alanlarda ve performansın uygulamaya bağlı olarak kritik olabileceği uç durumlar veya aykırı değerlerle mücadele ettiğini gösteriyor. İnsan uzmanlar görev nüanslarını ve bağlamı ele almada daha etkilidir ve bu da onları hizalama için daha güvenilir hale getirir.

Yapay zeka ajanları ayrıca, çok çeşitli güvenlik risklerini ele almak için otomatik testlerden de faydalanır. Sanal test ortamları, çevrimiçi araçlarla arayüz oluşturma ve web sitelerinde eylemler gerçekleştirme gibi ajan davranışlarını simüle etmek için üretilen verileri kullanır. Gerçekçi senaryolarda test kapsamını en üst düzeye çıkarmak için, test vakalarını tasarlamak, otomatik değerlendirmelerin sonuçlarını doğrulamak ve güvenlik açıklarını raporlamak için insan uzmanlığı olmazsa olmazdır.

Sentetik verilerin geleceği

Sentetik veriler, özellikle ölçekleme ve hızlı dağıtımın günümüzün hızlı tempolu ortamında kritik önem taşıdığı durumlarda, büyük dil modelleri geliştirmek için oldukça değerli bir tekniktir. Sentetik verilerin kendisinde temel kusurlar olmasa da, tam potansiyeline ulaşmak ve en fazla değeri sunmak için iyileştirme gerektirir. Otomatik veri üretimini insan uzmanlığıyla birleştiren bir hibrit yaklaşım, yetenekli ve güvenilir modeller geliştirmek için oldukça etkili bir yöntemdir, çünkü nihai model performansı toplam hacimden çok veri kalitesine bağlıdır. Ölçek için yapay zeka ve doğrulama için insan uzmanları kullanan bu entegre süreç, kullanıcı güvenini oluşturmak ve sorumlu dağıtımı sağlamak için gerekli olan gelişmiş güvenlik uyumuna sahip daha yetenekli modeller üretir.