Tirer parti de grands modèles de langage pour la génération de données synthétiques tabulaires

Temps de lecture : 7 minutes

Qu'est-ce qu'un LLM et comment ça marche ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) révolutionnent notre interaction avec le langage naturel, en tant que modèles d’intelligence artificielle, souvent sous forme de transformateurs. Ils s’appuient sur des réseaux neuronaux profonds, formés avec un vaste corpus de textes d’Internet. Cette formation leur permet d’atteindre un niveau de compréhension du langage humain sans précédent. Capables d’exécuter une variété de tâches linguistiques, tels que traduire, répondre à des questions complexes ou composer des paragraphes, les LLM se montrent extrêmement polyvalents. GPT-3, avec ses 175 milliards de paramètres, illustre la puissance de ces modèles, se positionnant comme l’un des LLM les plus avancés à ce jour.

Les LLM prennent en compte le contexte d’une phrase et développent une connaissance approfondie de la syntaxe et des subtilités du langage. Ils visent à prédire la séquence de mots la plus probable suivant le contexte actuel, en utilisant des techniques statistiques avancées. Autrement dit, ils calculent la probabilité de mots et de séquences de mots dans un contexte spécifique.

Dans la génération de données synthétiques, l’avantage majeur des LLM réside dans leur aptitude à modéliser des structures de données complexes. Ils identifient des informations hiérarchiques et des interdépendances entre différents termes, mimant les modèles trouvés dans de vrais ensembles de données. Cette compétence à saisir des relations complexes augmente significativement la qualité des données synthétiques produites. Pourtant, jusqu’à maintenant, peu d’études exploitent les LLM pour la création de données tabulaires synthétiques. La question demeure : comment un modèle conçu à l’origine pour le texte peut-il créer un ensemble de données structuré réaliste avec les colonnes et les lignes appropriées ?

Modélisation de distributions de données tabulaires avec GReaT

Comment évaluer la qualité des données synthétiques ?

Générer des ensembles de données sans données d’entraînement

Conclusion

Inscrivez vous à notre newsletter

You have been successfully Subscribed! Ops! Something went wrong, please try again.