מהם נתונים סינתטיים?

רגע, זה מצלצל מוכר

אתם מכירים את הרגע שבו אתם רוצים להתאמן על צילום, אבל בחוץ חשוך, אז אתם מצלמים שוב ושוב את אותה כוס קפה בסלון רק כדי לתרגל זוויות ותאורה? או אולי תרגלתם מצגת מול המראה לפני פגישה חשובה. בשני המקרים אתם יוצרים סיטואציה בטוחה ומבוימת שמאפשרת להתאמן בלי לחץ של העולם האמיתי.

מהם נתונים סינתטיים?

נתונים סינתטיים הם אותו רעיון בדיוק, רק בעולם הדאטה. במקום לאסוף תמונות אמיתיות או רשומות לקוח אמיתיות, מחשב “ממציא” מידע שנראה ומתנהג כמו המקור. המידע הזה משמש לאימון מודלים של בינה מלאכותית, כך שהמודל לומד דפוסים בלי לחשוף פרטים אישיים ובלי להסתמך על אוסף ענק של חומרים שקשה להשיג. חשוב לזכור: האלגוריתם בונה את הנתונים על בסיס כללים סטטיסטיים, כך שהמספרים והדוגמאות לא שייכים לאדם אמיתי.

כמו סימולטור טיסה

תחשבו על טייסים שמתאמנים בסימולטור לפני שהם עולים למטוס אמיתי. הסימולטור יוצר עננים דיגיטליים, מכשירי חיווי ורעש מנועים שמדמים מציאות, וכך הטייס יוכל לטעות בבטחה, ללמוד ולתקן. נתונים סינתטיים עושים את אותו הדבר למודל הבינה המלאכותית: הם מספקים “שדה תעופה” וירטואלי עם תרחישים מגוונים, מוגזמים או נדירים, שהמודל כמעט לא יפגוש באיסוף נתונים רגיל. כשהמודל מבין איך לטפל במצבי קיצון בתוך הסימולטור, הוא מתפקד טוב יותר כשהוא “ממריא” אל העולם האמיתי.

למה זה חשוב לכם

כשאתם משתמשים בכלי AI בעבודה היומיומית, איכות המודל קובעת כמה זמן תחסכו וכמה טעויות תחסכו. נתונים סינתטיים מאפשרים להגדיל את מאגר האימון בלי לחכות שיגיעו דוגמאות אמיתיות נוספות, ובלי להסתבך באישורי פרטיות. הם גם עוזרים לאזן את הנתונים: אם יש לכם מעט מאוד דוגמאות של לקוחות בני 70+ למשל, תוכלו “לייצר” כאלה כדי שהמודל לא ידלג עליהם. בנוסף, אפשר לייצר וריאציות אקזוטיות או נדירות (שגיאות כתיב, צבעים לא שכיחים בתמונות, מבטאים שונים באודיו) ולחסן מראש את המודל נגד הפתעות. בקיצור, זה טריק לשיפור דיוק המודל מבלי לגעת בשורת הקוד וללא תלות בכמה נתונים הצלחתם לאסוף עד עתה.

רוצים ליישם? ברוב כלי ה-AI המודרניים יש היום כפתור או תוסף “Generate synthetic data”. לחצו, הגדירו את סוג הדאטה ואת הכללים (למשל טווח גיל, סוג תרחיש או רמת רעש), והכלי יפיק קובץ שמוכן לייבוא. מומלץ לחלק את סט האימון חצי חצי: 50 % נתונים אמיתיים ו-50 % סינתטיים, ואז לבדוק ביצועים. אם הדיוק עולה בלי תופעות לוואי, תדעו שהסימולטור עשה את שלו.

אז למה ChatGPT מתבלבל לפעמים?

כשאתם מבקשים מצ’אט GPT לנסח מייל רשמי והוא לפתע מייצר משפטים חצי-אנגליים, זה לא משום שהמודל “עייף”, אלא מפני שהחומר שממנו למד לא כלל מספיק דוגמאות בעברית עסקים יומיומית. במונחי בינה מלאכותית קוראים לזה הטיה בנתונים: המודל ראה יותר מקרים מסוג אחד ופחות מסוג אחר, ולכן משתדל לנחש איך להשלים את החסר. נתונים סינתטיים פותרים בדיוק את הפער הזה; מייצרים ברגע אלפי מיילים עבריים תקניים, עם טון מנומס ומונחים מקצועיים, ומאפשרים למודל להתאמן על גוון שלא קיבל בזמן האימון המקורי.

החורים בשמיכה – כשחסר גיוון

Midjourney, למשל, ידועה בנטייה להחזיר אותן תווי פנים שוב ושוב כשמבקשים “אדם אקראי”. הסיבה נעוצה בכך שרוב התמונות באינטרנט מייצגות פלח אוכלוסייה מוגבל. יצירת דיוקנאות מלאכותיים בגילים, גוונים וסגנונות לבוש שונים משמשת תיקון אוטומטי להטיה הזאת. ברגע שהמודל מתחיל לראות שיער כסוף או בגד מסורתי כחלק מהיום-יום שלו, הוא מפסיק “להתעלם” מהם בתוצרים הסופיים ומשיב לכם תמונה רחבה ומגוונת יותר של המציאות.

הפתרון לשכחנות של Claude

נתקלתם ב-Claude שמפסיק לזכור מה סיכמתם לפני כמה פניות ומתחיל לענות תשובות כלליות? זוהי תופעת “חלון הקשר” – המודל מסוגל להחזיק כמות מוגבלת של דיאלוג. מעצבי המערכת יכולים להרחיב את הזיכרון האפקטיבי אם יאכילו אותה מראש בתסריטים סינתטיים המדמים שיחה ארוכה: שאלות, הבהרות, חזרה למושג קודם. אחרי אימון כזה, Claude פחות נבהל ממשימה מרובת שלבים ומחזיק בראש את ההקשר כפי שהיה עושה אדם שמנהל סיכום קצר בכל תחנה בדיון.

מה זה אומר עבורכם מול המסך

נסו להיזכר בפעם שהכנסתם לטאבלו שלוש דוגמאות טיוטה כדי “ללמד” אותו את סגנון החברה, וקיבלתם תוצאה לא מאוד משכנעת. אם אותה מערכת הייתה מקבלת מראש עוד עשרות וריאציות סינתטיות – שינוי מבנה הפסקאות, הוספת סלנג קל או קיצוץ מילים רשמיות – היא הייתה לומדת את המעט שאתם מביאים ומכלילה טוב יותר. במילים אחרות, אתם לא צריכים להפוך לארכיון אנושי; תנו לכלי הדאטה להרחיב את המגרש על בסיס מה שכבר סיפקתם.

לסגור מעגל – מהסימולטור לשטח

בפעם הבאה שהמודל שלכם חוזר על אותה תשובה, אל תמהרו לשכתב את השאלה. פתחו את תוסף יצירת הדאטה הסינתטית, הנחו אותו לייצר מצבים שלא הופיעו עדיין – שגיאות הקלדה, טון דיבור צעיר או דווקא פורמלי – ואחר-כך הריצו שוב את האימון המהיר שכלי הפלטפורמה מציע. תגלו שהשיחה נעשית עשירה וגמישה יותר, בלי שהשקעתם שעות באיסוף דוגמאות מהשטח. כך, הסימולטור מחזק את המודל, ואתם מקבלים עוזר חכם שמגיב כמו שציפיתם כבר בפנייה הראשונה.