Генерация синтетических данных для LLM. Часть 4: теоремы

Добрый день, уважаемые хабражители! Как и прежде меня зовут Владимир Миронов, и я занимаюсь тестированием и оценкой синтетических данных ;) Добрались, наконец-то, до четвёртой части в этом цикле статей из (прошлые статьи можно увидеть тут , тут и тут ). В этот раз разберём важный момент, связанный с анализом полученных матриц смежностей по нашим графам и представлением их свойств с позиции оптимизации и унификации. В общем, поговорим про алгоритмы, обсудим чисто технические моменты и подходы к унификации данных. Всё идёт к тому, что интерпретируемое машинное обучение набирает всё больше оборотов, и необходима не только его визуализация, но и новые доказательные выкладки, и понимание границ формирования данных. Сформулирую несколько вопросов:

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/943168/

#генерация_синтетических_данных #синтетические_данные

Если нужно сгенерировать синтетические данные — подборка открытых решений

Про снижение расходов на работу с данными

https://habr.com/ru/companies/mws/articles/932066/

#датасет #датасеты_обучения #ml #обучение_моделей #данные #синтетические_данные #LLM #MWS

Фабрика данных 2030: от GAN-конвейеров до каузальных сетей — кто отвечает за рождение синтетической реальности

Десять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические данные перестали быть лабораторным трюком — к 2030-му они превращаются в топливо, на котором летят банки, медицина и индустриальный IoT. GAN-ы научились соблюдать дифференциальную приватность, диффузионные модели вытягивают сигнал из шума лучше, чем биржевые трейдеры, а причинные графы заставляют базы данных «думать» о бизнес-логике. Мы собрали всё — от свежих метрик PrivEval до реляционной магии SCM и агентных симуляций, — чтобы показать: синтетика уже не копия реальности, а песочница для инноваций. Если вы ищете способ ускорить ML-проекты, избавиться от юридических цепей и заглянуть в будущее генеративного ИИ, эта статья станет вашим порталом.

https://habr.com/ru/articles/930132/

#синтетические_данные #генеративные_модели #диффузионные_модели #конфиденциальность #генерация_данных #нейронные_сети #наука_о_данных

Как нейросетям перестать бояться и полюбить «синтетику»

LLM требуют все больше данных для обучения, но обучаться постепенно становится не на чем: аппетиты ИИ-систем превосходят возможности человечества по генерации контента, к тому же использовать реальные данные в одних случаях дорого, в других — не очень-то законно. Спасти ситуацию может «синтетика», но и с ней не все гладко. Мы в beeline cloud решили разобраться, какие риски несут в себе подобные датасеты, что такое «ML-аутофагия» и как с ней борются разработчики LLM.

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/923126/

#beeline_cloud #синтетические_данные

Генератор синтетических документов для обучения моделей ИИ

Где взять пару миллионов документов с разметкой для обучения модели ИИ? Сгенерировать синтетически! Меня зовут Никита, я работаю в ИСП РАН и веду блог по ИИ . Выложил в открытый доступ проект, который поможет дата-саентистам самостоятельно создавать датасеты сканированных документов с разметкой, используя только CPU. Подойдет для предобучения мультимодальных трансформеров, OCR и проч.

https://habr.com/ru/companies/isp_ras/articles/920346/

#синтетические_данные #распознавание_документов #ocr

Почему синтетические данные редко используются в реальных задачах

Синтетические данные – это искусственно сгенерированные наборы, имитирующие структуру и статистические закономерности реальных данных. В последние годы вокруг этой технологии возник значительный ажиотаж. Еще недавно аналитики прогнозировали, что уже к 2024 году до 60% данных, используемых для разработки ИИ, будут синтетическими. Однако на практике полностью перейти на «искусственные» данные пока не удалось. Экспертные отчеты отмечают, что возможности синтетических данных сейчас несколько переоценены и что они вряд ли смогут в ближайшем будущем полностью заменить реальные данные. В разных отраслях синтетические данные используются скорее точечно, а не повсеместно. Ниже мы рассмотрим ключевые причины, почему применение таких данных остается редким – от технических ограничений и бизнес-факторов до правовых барьеров.

https://habr.com/ru/articles/915284/

#синтетические_данные #искусственный_интеллект #машинное_обучение

Алгоритмы поиска аномалий HBOS и ECOD

Специалистам по машинному обучению часто приходится заниматься поиском аномалий в данных, однако в русскоязычном интернете этой задаче посвящено очень мало материалов. В частности, нет хороших разборов различных алгоритмов поиска аномалий, где были бы описаны их плюсы и минусы. В этой статье частично исправим этот недочет и разберем алгоритмы HBOS и ECOD , а также обсудим особенности их реализации в популярной библиотеке PyOD.

https://habr.com/ru/companies/garda/articles/895148/

#данные #машинное_обучение #алгоритмы #ECOD #HBOS #PyOD #бинарная_классификация #синтетические_данные #информационная_безопасность

Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только

Ручной сбор данных — это всегда боль. Он съедает время, деньги и нервы, особенно в таких областях, как медицина или финансы, где затраты могут быть космическими, а юридические барьеры — непреодолимыми. По прогнозу Gartner, к 2030 году синтетические данные полностью затмят реальные данные в моделях ИИ.Почему? Потому что это работает. Что такое синтетические данные? Это искусственно созданные наборы данных, которые имитируют реальные данные, но не основаны на реальных событиях или людях. Они генерируются с помощью алгоритмов и математических моделей, которые воспроизводят статистические свойства, паттерны и взаимосвязи, присущие реальным данным. По сути, это цифровые двойники реальности, где мы можем контролировать каждый параметр: от распределений до корреляций и аномалий.

https://habr.com/ru/articles/888830/

#python #машинное_обучение #machine_learning #данные #генерация_данных #синтетические_данные #data_science #наука_о_данных #программирование #нейронные_сети

Разметка данных с использованием LLM

Всем привет! Меня зовут Артем Ерохин. Я работаю в X5 Tech в направлении продуктивизации ИИ. В прошлом году у меня был доклад про разметку данных с LLM . И я решил преобразовать этот доклад в статью, попутно обновив некоторые цифры и тезисы (такова уж скорость прогресса в этой области).

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/891830/

#LLM #искусственный_интеллект #машинное+обучение #ии #разметка_данных #machine_learning #синтетические_данные #natural_language_processing

[Перевод] Как собирать данные: руководство для ИИ-стартапов

Чтобы получить мощную ИИ-модель, ее нужно обучать на качественных данных. Но что делать, если данных мало или они обходятся слишком дорого? В статье разберем методы, с помощью которых ИИ-стартапы добывают «топливо» для разработки нейросетей. Под катом вы узнаете, как грамотно комбинировать разные подходы к сбору и разметке данных, как компании решают трудности, связанные с защитой тренировочных материалов авторским правом, и почему обучение нейросетей иногда лучше доверить другой ИИ-модели, а не человеку.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/878458/

#ииинжиниринг #машинное_обучение #иистартап #aifirst_стартап #датасет #разметка_данных #обучение_нейросетей #методы_обучения_LLM #синтетические_данные