La generación de datos sintéticos se está consolidando como una solución crucial para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente en aquellos casos donde los datos del mundo real son escasos o están protegidos por normas de privacidad. Este enfoque resulta particularmente pertinente en el desarrollo de motores de búsqueda médicos, ya que obtener consultas de usuarios reales y documentos relevantes plantea retos debido a la protección de datos personales de salud. Para solventar estas dificultades, las técnicas de generación de datos sintéticos permiten crear pares de consulta-documento realistas que simulan búsquedas auténticas y contenido médico pertinente. De este modo, se facilita el entrenamiento de modelos de recuperación precisos, preservando al mismo tiempo la privacidad del usuario.
En este contexto, Amazon Bedrock se destaca como una herramienta innovadora, al ofrecer un servicio gestionado que pone a disposición modelos fundamentales de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial, mediante una única API. Las capacidades de generación de datos sintéticos de Amazon Bedrock, junto con el modelo de BGE de la Beijing Academy of Artificial Intelligence, permiten la creación de conjuntos de datos sintéticos aptos para el ajuste fino de estos modelos de aprendizaje.
Los modelos de BGE (Beijing Academy of Artificial Intelligence General Embeddings) son una serie de modelos de incrustación con una arquitectura similar a BERT, diseñados para generar incrustaciones de alta calidad a partir de datos textuales. Disponibles en diferentes tamaños, estos modelos operan como una arquitectura bi-encoder para comparar dos fragmentos de texto. Al generar datos sintéticos, se incrementa notablemente el rendimiento de los modelos de aprendizaje, gracias a la abundancia y alta calidad de los datos de entrenamiento, superando así las limitaciones inherentes a los métodos tradicionales de recopilación de datos.
El proceso que involucra el uso de Amazon Bedrock, junto con otros avanzados servicios de AWS como SageMaker, para la generación de datos sintéticos, ajuste fino de modelos BGE y su despliegue, no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también asegura que este avance cumpla con los máximos estándares de privacidad y seguridad. Mediante una serie de pasos claramente definidos y respaldados por ejemplos prácticos y código disponible en un repositorio de GitHub, los profesionales pueden progresar en sus proyectos al aprovechar al máximo estas potentes herramientas.
La innovación en la generación de inteligencia artificial sigue su curso, ofreciendo 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 y modelos de incrustación avanzados brinda una oportunidad única para mejorar significativamente los modelos de recuperación de información, particularmente en sectores sensibles como el ámbito de la salud.
