La generación de datos sintéticos está ganando protagonismo como una solución vital en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, particularmente en contextos donde los datos reales son escasos o están sujetos a restricciones de privacidad. Este desafío es especialmente significativo en la creación de motores de búsqueda médicos, donde recolectar consultas de usuarios y documentos relevantes puede ser complicado debido a las preocupaciones sobre la privacidad de la información de salud. Las técnicas de generación de datos sintéticos permiten simular pares consulta-documento realistas que imitan búsquedas auténticas y contenido médico relevante, mejorando así el entrenamiento de modelos de recuperación precisos mientras se garantiza la privacidad del usuario.
Amazon Bedrock se presenta como una herramienta innovadora en este ámbito, proporcionando un servicio gestionado que ofrece acceso a modelos fundamentales de rendimiento elevado de líderes en inteligencia artificial, a través de una sola API. Las capacidades de creación de datos sintéticos de Amazon Bedrock, combinadas con el modelo BGE de la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing, facilitan la producción de conjuntos de datos sintéticos que pueden utilizarse para afinar estos modelos de aprendizaje por lotes.
Los modelos BGE (Beijing Academy of Artificial Intelligence General Embeddings) son una serie de modelos de incrustación con una arquitectura similar a BERT, diseñados para obtener incrustaciones de alta calidad a partir de datos textuales. Estos modelos, disponibles en tamaños grande, base y pequeño, funcionan como bi-encoders para comparar dos textos. La generación de datos sintéticos mejora considerablemente el rendimiento de los modelos de aprendizaje, al proporcionar un abundante y de alta calidad conjunto de datos de entrenamiento, sin las limitaciones de los métodos tradicionales de recolección de datos.
El uso de Amazon Bedrock junto con otros servicios avanzados de AWS, como SageMaker, en el proceso de generar datos sintéticos y ajustar modelos BGE, no solo incrementa la precisión de los modelos, sino que también asegura el cumplimiento de los estándares más altos de privacidad y seguridad. Siguiendo una serie de pasos claramente definidos, respaldados por ejemplos prácticos y código disponible en un repositorio de GitHub, los profesionales pueden aprovechar al máximo la potencia de estas herramientas para avanzar en sus proyectos.
La innovación en la generación de inteligencia artificial sigue su curso, proporcionando herramientas y técnicas que no solo facilitan el desarrollo de aplicaciones más seguras y privadas, sino que también son escalables y eficientes. La combinación de generación de datos sintéticos con modelos de incrustación avanzados presenta una oportunidad única para mejorar de manera sustancial los modelos de recuperación de información, especialmente en áreas sensibles como la salud.
