La generación de datos sintéticos está emergiendo como una solución crucial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente cuando los datos reales son limitados o están protegidos por razones de privacidad. Esto es especialmente relevante en el contexto de los motores de búsqueda médicos, donde el acceso a consultas reales y documentos pertinentes puede verse restringido por la preocupación sobre la privacidad de la información sanitaria personal. Las técnicas de generación de datos sintéticos permiten la creación de pares de consulta-documento que imitan de manera auténtica las búsquedas y el contenido médico, lo que facilita el entrenamiento de modelos de recuperación con precisión al mismo tiempo que se protege la privacidad del usuario.
En este campo, Amazon Bedrock se destaca como una herramienta innovadora, ofreciendo un servicio totalmente gestionado que proporciona modelos fundamentales y de alto rendimiento desarrollados por empresas líderes en inteligencia artificial. Estos modelos son accesibles a través de una única API. La combinación de las capacidades de generación de datos sintéticos de Amazon Bedrock con el modelo de BGE (Beijing Academy of Artificial Intelligence General Embeddings) allana el camino para la creación de conjuntos de datos sintéticos que pueden ser utilizados para afinar estos modelos de aprendizaje por lotes.
Los modelos de BGE, diseñados por la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing, son una serie de modelos de incrustación con una arquitectura similar a BERT. Están diseñados para producir incrustaciones de alta calidad a partir de datos textuales y pueden operar como un bi-encoder para comparar dos piezas de texto. La utilización de datos sintéticos mejora de manera notable el rendimiento de estos modelos, gracias a la disponibilidad de datos de entrenamiento en cantidad y calidad, sin las restricciones de los métodos tradicionales de recopilación de datos.
El proceso para emplear Amazon Bedrock, junto con otros avanzados servicios de AWS como SageMaker, para generar datos sintéticos, afinar modelos BGE y desplegarlos, ofrece un camino hacia la mejora de la precisión de los modelos mientras se respeta al máximo los estándares de privacidad y seguridad. A través de una serie de pasos bien definidos y ejemplificados en un repositorio de GitHub con código disponible, los profesionales pueden avanzar en sus proyectos haciendo uso del potencial de estas herramientas.
La innovación en la generación de inteligencia artificial continúa su avance, ofreciendo herramientas y técnicas que facilitan el desarrollo de aplicaciones más seguras y privadas, además de ser escalables y eficientes. La generación de datos sintéticos junto con modelos de incrustación avanzados representa una oportunidad única para una mejora significativa en los modelos de recuperación de información, particularmente en campos sensibles como el sector de la salud.
