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Para muchas empresas, su modelo representa uno de sus mayores costes. Esto significa que es fundamental entrenarlo para que su rendimiento sea óptimo, ya que el retorno de la inversión es esencial. Para entrenar modelos se pueden requerir grandes volúmenes de colecciones de datos de IA, a menudo entregados en plazos ajustados para reducir los costes de desarrollo. Otro desafío de los servicios de datos de IA es obtener datos de alta calidad. Si bien las soluciones de datos de IA sintéticos pueden ser más fáciles, rápidas y económicas de adquirir, también es más probable que resulten en un peor rendimiento del modelo.
Estos son algunos de los problemas que presentan los datos sintéticos para el entrenamiento de modelos y LLM:
Inexactitud: pueden no representar correctamente los datos del mundo real, lo que genera sesgos e imprecisiones en el modelo.
Generalización: el entrenamiento puede quedarse corto a la hora de preparar modelos para escenarios reales, donde los datos son mucho más complejos.
Sesgo/imparcialidad: podrían dar lugar a que los modelos perpetúen sesgos dañinos e injustos.
Problemas regulatorios/éticos: pueden no cumplir los estándares normativos o éticos y podrían obtenerse de información confidencial.
Difíciles de interpretar: a menudo son difíciles de interpretar, especialmente la forma en que se han obtenido. Por lo tanto, puede resultar más difícil que los usuarios confíen en ellos.
Uso limitado: no se aplican a muchos escenarios del mundo real, por lo que no son tan útiles para entrenar modelos de alto rendimiento.
Uno de los clientes de Lionbridge AI, una plataforma que conecta el talento creativo con las marcas, necesitaba 20 000 puntos de datos de alta calidad para entrenar su modelo en menos de una semana. Lea nuestro caso práctico para descubrir cómo utilizamos nuestra plataforma Aurora AI Studio™ para recopilar y entregar los 20 000 puntos de datos del cliente y, dado que quedaron tan satisfechos con los resultados, otros 8000 puntos de datos adicionales.
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