სინთეტიკური მონაცემები (Synthetic data) – ხელოვნურად, ხშირად სხვა AI მოდელით შექმნილი მონაცემები, რომლებიც ტრენინგისთვის გამოიყენება.
როგორ მუშაობს სინთეტიკური მონაცემები
სინთეტიკური მონაცემები (synthetic data) რეალურ სამყაროში შეგროვებული კი არა, ხელოვნურად, ხშირად სხვა AI მოდელით ან სიმულაციით შექმნილი მონაცემებია. მაგალითად, ძლიერი მოდელი წერს ათასობით ამოხსნილ მათემატიკურ ამოცანას, რომელზეც შემდეგ სხვა მოდელი სწავლობს. სიმულატორში კი შეიძლება მილიონობით ვირტუალური გზის სიტუაცია შეიქმნას ავტონომიური მანქანებისთვის.
მაგალითი ყოველდღიური ცხოვრებიდან
ბანკს სურს თაღლითობის აღმოჩენის მოდელის გაწვრთნა, მაგრამ კლიენტების რეალური მონაცემების გამოყენება არ შეუძლია. ის ქმნის ხელოვნურ ტრანზაქციებს, რომლებიც რეალურს სტატისტიკურად ჰგავს, მაგრამ არც ერთ კონკრეტულ ადამიანს არ ეკუთვნის.
რატომ არის სინთეტიკური მონაცემები მნიშვნელოვანი
- მონაცემების დეფიციტი – ავსებს ნაკლებობას იქ, სადაც რეალური მონაცემები ცოტაა ან ძვირია.
- კონფიდენციალურობა – ამცირებს პერსონალური ინფორმაციის გამოყენების საჭიროებას.
- რისკი – თუ მოდელები მხოლოდ სინთეტიკურ მონაცემებზე სწავლობენ, ხარისხი შეიძლება თანდათან გაუარესდეს და შეცდომები გამრავლდეს.
სინთეტიკური მონაცემების სახეები და რისკები
სინთეტიკური მონაცემები სხვადასხვა გზით იქმნება. ცხრილური მონაცემებისთვის სტატისტიკური მოდელები რეალური მონაცემების განაწილებას იმეორებენ. სურათებისთვის გამოიყენება კომპიუტერული გრაფიკა და სიმულაცია, მაგალითად ვირტუალური ქუჩები თვითმართვადი მანქანების სასწავლებლად. ტექსტისთვის კი დიდი ენობრივი მოდელები ქმნიან კითხვებს, პასუხებს და დიალოგებს.
მთავარი უპირატესობებია სიიაფე, მასშტაბი და კონფიდენციალურობა: შეიძლება შეიქმნას მონაცემები, რომლებიც რეალური ადამიანის ინფორმაციას არ შეიცავს. ასევე მარტივია იშვიათი შემთხვევების შექმნა, რომლებიც რეალურ მონაცემებში თითქმის არ გვხვდება.
რისკიც არსებობს. სინთეტიკური მონაცემები ასახავს მათი შემქმნელი მოდელის შეცდომებსა და მიკერძოებას. კვლევებმა აჩვენა, რომ თუ მოდელებს თაობიდან თაობაში მხოლოდ სხვა მოდელების ტექსტზე წვრთნიან, მრავალფეროვნება თანდათან იკარგება. ამ მოვლენას „მოდელის კოლაფსს“ უწოდებენ.
ამიტომ პრაქტიკაში სინთეტიკურ მონაცემებს ხშირად რეალურს ურევენ, ფილტრავენ და ავტომატურად ან ადამიანების მიერ ამოწმებენ.
დაკავშირებული ტერმინები
დატასეტი · დისტილაცია · ანოტაცია · გენერაციული AI · პრეტრენინგი · AI ლექსიკონი
ხშირად დასმული კითხვები
სინთეტიკური მონაცემები ყალბია?
ისინი ხელოვნურია, მაგრამ მიზანმიმართულად იქმნება სასწავლოდ და არა მოსატყუებლად.
შეცვლის ისინი რეალურ მონაცემებს?
სრულად არა. საუკეთესო შედეგი ჩვეულებრივ რეალური და სინთეტიკური მონაცემების კომბინაციით მიიღება.
შეჯამება
სინთეტიკური მონაცემები ხელოვნურად შექმნილი სასწავლო მონაცემებია. ისინი დეფიციტს ავსებს და კონფიდენციალურობას იცავს, მაგრამ ფრთხილ გამოყენებას მოითხოვს.