「大規模言語モデルにおける合成データの活用方法」

Utilization of Synthetic Data in Large-scale Language Models

大規模な言語モデルは、人工知能のあらゆるタイプを考える際に、多くの人々の心に浮かぶものです。これらのモデルが動作する要因は、これらのモデルが巨大な量のテキストデータで訓練されていることです。このデータの多くは、ウェブスクレイピングを通じてオンラインで公開されているものが主な情報源です。

現実の問題は、LLM（Large Language Models）を訓練するために必要なデータ、より正確には、その膨大な量のデータの収集とラベリングが高額になるということです。また、一部のデータは機密情報であり、公開することができない場合もあります。

ここで合成データが活躍します。合成データとは、アルゴリズムによって作成された人工的なデータのことです。これは、現実のデータを補完するために使用したり、新しいデータセットを作成したりするために使用することができます。これらのデータセットは、LLMの訓練に使用され、さらには法的な問題やコストの面でデプロイメントが容易になります。しかし、これはたった2つの理由に過ぎません。

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それでは、企業が合成データを使用して大規模な言語モデルを訓練しようとする理由をいくつか見てみましょう。

責任と法的問題

先ほど簡単に触れましたが、LLMに関連するデータの使用については、ウェブスクレイピングを通じて収集されたデータの使用に関して懸念が増えています。というのも、しばしば個人データが含まれる可能性があり、地域の法律によって問題が生じる可能性があるからです。

一方、合成データには個人を特定できる情報（PII）は含まれていないため、モデルの訓練に関連する責任や法的問題はありません。これは、データプライバシーやセキュリティ、将来の責任について懸念を抱く企業にとって重要な点です。なぜなら、政府がAIと個人データを統治するための法的枠組みを急速に構築しているからです。

異常値なし

合成データを使用すると、データセットが完全で正確にラベル付けされているため、異常値やエラーのないデータを得ることができます。これにより、LLMのパフォーマンスが向上することが想像できます。なぜなら、不正確で誤解を招くデータに基づいてモデルを訓練することはありませんから。

不足箇所の補完

合成データは、現実のデータセットの不足箇所を補完するために使用することができます。多くのデータサイエンティストがよく知っているように、データセットには重要な情報が欠落していることがよくあります。これらの欠落は、モデリングプロジェクトに混乱を引き起こす可能性がありますが、合成データを使用すると、これらの欠落がなくなり、不完全または利用できないデータに基づいてLLMを訓練することはありません。

バイアスの制御

合成データは、バイアスを制御するために作成することができます。これは、LLMが特定の人々のグループに対してバイアスを持たないようにするために重要です。バイアスは、データの収集方法、データのラベリング方法、データの使用方法など、さまざまな方法でデータに導入されることがあります。

ただし、合成データを使用することで、データセットがすべての人々のグループを代表していることを確認することで、バイアスを制御することができます。

困難なデータの収集

そして、データの収集は非常に困難になることがあります。そのため、合成データが役立つ点もあります。チームは、LLMの訓練を開始するために膨大な量のデータを収集するための資本と労力を少なくする必要があります。実際、現実の世界では多くのデータを収集することが困難または不可能な場合もあります。合成データを使用するチームは、使用するデータについてより大きな制御を持っているため、まれなイベントに関するデータや、デリケートな医療情報や時系列データなど、機密性の高いデータを作成することさえ可能です。

その他の理由

合成データを使用することを検討している理由はいくつかあります。全体的なパフォーマンスの向上、コストの削減、より高いデータセキュリティ、そして柔軟性の向上などです。合成データは、LLMの訓練において選択されるツールとして多くの理由を持っています。

結論

合成データは、多くのAIの世界で求められている多目的なツールです。しかし、今日説明されていないことがたくさんあります。合成データと大規模な言語モデルの両方について正しい理解を得るためには、ODSC Westで私たちに参加してください。

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