La generación de datos sintéticos se ha convertido en una estrategia esencial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en escenarios donde los datos reales son escasos o protegidos por leyes de privacidad. Este enfoque resulta vital en el desarrollo de motores de búsqueda en el ámbito médico, donde obtener consultas de usuarios reales es complejo debido a la sensibilidad de la información de salud personal. Las técnicas de generación de datos sintéticos permiten crear pares realistas de consulta-documento que simulan búsquedas auténticas de contenido médico, posibilitando el entrenamiento de modelos de recuperación de información precisos mientras se garantiza la privacidad del usuario.
Amazon Bedrock emerge como una solución revolucionaria en este ámbito, al proporcionar un servicio completamente gestionado que ofrece modelos de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial mediante una API única. Las capacidades de generación de datos sintéticos de Amazon Bedrock, junto al modelo de Embedding General (BGE) de la Academia de Inteligencia Artificial de Beijing, permiten la creación de conjuntos de datos sintéticos destinados a afinar estos modelos mediante técnicas de aprendizaje por lotes.
Los modelos BGE, que presentan una arquitectura similar a la de BERT, están diseñados para producir incrustaciones de alta calidad a partir de datos textuales. Disponibles en diversas escalas, grande, base y pequeño, operan como bi-encoders para comparar textos. Al utilizar datos sintéticos, se potencia notablemente el rendimiento de los modelos, superando las limitaciones asociadas a los métodos tradicionales de recolección de datos.
El empleo de Amazon Bedrock junto con servicios avanzados de AWS, como SageMaker, para generar datos sintéticos y ajustar modelos BGE, ofrece un proceso que no solo perfecciona la precisión de los modelos, sino que asegura el cumplimiento de altos estándares de privacidad y seguridad. A través de secuencias de pasos bien delineadas y respaldadas por ejemplos prácticos y código accesible en GitHub, los profesionales pueden avanzar en sus proyectos, maximizando el potencial de estas herramientas.
Esta innovación en la generación de inteligencia artificial avanza sin pausa, brindando herramientas y técnicas que promueven el desarrollo de aplicaciones más seguras, privadas, escalables y eficientes. La combinación de generación de datos sintéticos y modelos de incrustación avanzados ofrece una oportunidad única para una mejora significativa en los modelos de recuperación de información, especialmente en áreas sensibles como la sanitaria.
