“`html
Синтетическое создание данных для улучшения производительности моделей машинного обучения
Синтетическое создание данных приобретает все большую значимость в области машинного обучения. Эта техника создает обширные наборы данных, когда реальные данные ограничены и дороги. Исследователи могут более эффективно обучать модели машинного обучения, генерируя синтетические данные, улучшая их производительность в различных приложениях. Сгенерированные данные создаются таким образом, чтобы проявлять специфические характеристики, полезные для процесса обучения моделей.
Оптимизация пространства данных и новые методы
Текущие методы для оптимизации пространства данных включают аугментацию данных, псевдо-разметку, взвешивание данных, обрезку данных и куррикулярное обучение. Однако эти методы ограничены свойствами, присущими исходным наборам данных, и часто не могут внедрить новые, желательные характеристики, что ограничивает их эффективность в оптимизации моделей для конкретных характеристик.
Активное наследование как новый подход
Исследователи из Cohere for AI предложили новую концепцию под названием “активное наследование”. Этот метод направлен на целенаправленное управление процессом синтетического создания данных с целью достижения конкретных недифференцируемых целей, таких как высокая лексическая разнообразность и низкая токсичность. Активное наследование позволяет точно настраивать модели на конкретные цели, используя синтетические наборы данных, созданные для улучшения этих характеристик.
Практические результаты и перспективы
Метод активного наследования показал значительные результаты, например, значительное улучшение поведения моделей в направлении желательных характеристик и снижение токсичности. Эти результаты подчеркивают потенциал активного наследования для улучшения качества и безопасности языковых моделей. Исследование также обратило внимание на то, как пассивное наследование влияет на производительность моделей. В заключение, данное исследование подчеркивает значительное влияние синтетических данных на характеристики больших языковых моделей и предлагает перспективный подход для оптимизации моделей машинного обучения.
Подробнее о исследовании можно узнать здесь.
Авторы исследования: Cohere for AI
Подписывайтесь на наш Twitter, присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам интересна наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.
Источник: MarkTechPost
“`
