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AI モデルのトレーニングでは、人間が収集したデータと合成データという、まったく異なる 2 種類のデータ収集ソースのいずれかを選ぶ必要があります。理論的には、合成 AI データ収集が当然の選択肢のように思われるでしょう。合成データは高速かつ安価であり、拡張も無限にできるからです。しかし多くの企業が、初期の実験段階を超えて本番レベルの AI システムへと移行する中で、合成データの品質や多様性、コンテキスト、信頼性に関する課題に直面しています。こうした要件を確実に満たせるのは、人間が実際に収集したデータだけです。重要なのは、適切な AI データ サービス パートナーを選択することです。優れた AI データ ソリューション パートナーであれば、管理された環境やカスタマイズ可能なワークフローを提供するだけでなく、あらゆる属性を備えた多様なコントリビューターを世界中で確保できます。当社は厳格な運用基準を設けているため、モデルのパフォーマンスを実際に向上させる LLM トレーニング データを収集することができます。
こうした点を踏まえて、現在では多くのチームが、合成データを活用するタイミングや用途を再検討し始めています。マルチモーダルのシステムや安全性が重要なシステム、または文化的配慮が必要なシステム (音声アシスタント、検索、コンピューター ビジョン、自律型 AI など) を構築している企業では、合成データが実世界の人間のシナリオを常に確実に模倣できるとは限らないことに気付き始めています。合成データには、例外的なケースや現実的なノイズ、感情の深み、そしてグローバルな視点が欠けています。合成データのみでトレーニングされたモデルでは、性能が停滞したり、ハルシネーションを起こしたり、正しく動作しなくなったりするリスクが高まります。
ここで注意すべきは、合成データも絶えず進化を続けている点です。状況によっては実際にモデルのトレーニングを補完できることもあり、ほとんどの組織では、何らかの形で合成データが役立つ可能性があります。ただし、合成データが価値を発揮するのは通常、人間が倫理的に収集した、属性的に多様で文脈情報に富み、厳格な QA に裏付けられた高品質なラベル付きデータを補完するものとして使用される場合です。
人間が収集したデータが企業に選ばれている 5 つの理由については、以下のインフォグラフィックでご確認ください。
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カスタム データ セットの作成や AI データ サービスの詳細にご関心がある場合や、高品質なラベル付きデータによるモデルのトレーニングについてサポートが必要な場合は、ぜひ当社までお問い合わせください。Lionbridge AI™ のデータ ソリューションがどのように役立つか、詳しくご案内いたします。皆様からのお問い合わせをお待ちしております。
