La generación de datos sintéticos está emergiendo como una herramienta esencial en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente cuando los datos reales son limitados o están protegidos por cuestiones de privacidad. Este enfoque cobra especial relevancia en el ámbito de los motores de búsqueda médica, donde las consultas de usuarios reales y los documentos relevantes pueden ser complicados de obtener debido a la sensibilidad de la información personal de salud. Las técnicas de generación de datos sintéticos permiten crear pares de consulta-documento que simulan búsquedas reales y contenido médico relevante, lo que facilita el entrenamiento de modelos precisos de recuperación de información mientras se preserva la privacidad del usuario.
Amazon Bedrock se posiciona como una solución innovadora en este contexto, ofreciendo un servicio totalmente gestionado que pone a disposición modelos fundamentales de alto rendimiento de compañías líderes en inteligencia artificial, accesibles a través de una única API. Las capacidades de generación de datos sintéticos de Amazon Bedrock, junto con el modelo de BGE (Beijing Academy of Artificial Intelligence General Embeddings), permiten la creación de conjuntos de datos sintéticos que pueden afinar estos modelos de aprendizaje.
Los modelos BGE son una serie de modelos de incrustación diseñados para generar incrustaciones de alta calidad a partir de datos textuales, con una arquitectura similar a BERT. Están disponibles en diversos tamaños y funcionan como una arquitectura bi-encoder para comparar dos piezas de texto. Al emplear datos sintéticos, se mejora considerablemente el rendimiento de los modelos de aprendizaje gracias a la abundancia de datos de entrenamiento de alta calidad, superando las limitaciones de los métodos tradicionales de recopilación de datos.
El uso de Amazon Bedrock y otros servicios avanzados de AWS, como SageMaker, para generar datos sintéticos, ajustar modelos BGE y desplegarlos, proporciona un marco que no solo optimiza la precisión de los modelos sino que también cumple con los más altos estándares de privacidad y seguridad. A través de una serie de pasos definidos y ejemplos prácticos con código disponible en un repositorio de GitHub, los profesionales pueden maximizar sus proyectos beneficiándose de estas potentes herramientas.
En conclusión, la innovación en generación de inteligencia artificial sigue su curso, ofreciendo herramientas y técnicas que facilitan el desarrollo de aplicaciones más seguras y privadas, al tiempo que son escalables y eficientes. La creación de datos sintéticos, junto con modelos de incrustación avanzados, ofrece una oportunidad única para mejorar significativamente los modelos de recuperación de información, especialmente en áreas sensibles como la salud.
