LLMs עדיפים כמגלגלי נתונים: מחקר בשפות נמוכות משאבים

בעידן שבו נתונים הם המלך, מחקר חדש מגלה עובדה מפתיעה: מודלי שפה גדולים (LLMs) מצטיינים יותר כמגלגלי נתונים סינתטיים מאשר כמסווגים ישירים. החוקרים בדקו זאת על פני 11 שפות, כולל שפות נמוכות משאבים שבהן נתוני אימון אנושיים הם מצרך נדיר. במקום להשתמש ב-LLMs עצמם לביצוע משימות סיווג, עדיף להפעיל אותם לייצור דוגמאות סינתטיות שיאמנו מודלים קטנים יותר. התוצאות? מודלים קטנים כאלה עולים על ה-LLM הגדול עצמו, במיוחד בשפות נדירות. זה פותח דלתות חדשות לעסקים ישראליים שמתמודדים עם אתגרי AI בעברית ובשפות מקומיות. המחקר, שפורסם ב-arXiv, השתמש במודל LLM רב-לשוני מתקדם לייצור מערכי נתונים סינתטיים לכיסוי 4 משימות סיווג שונות. הנתונים הללו שימשו לאימון מודלים קטנים בשיטות של fine-tuning, instruction tuning, או כדוגמאות in-context לדגמים קומפקטיים. לפי הדיווח, אפילו כמות קטנה של נתונים סינתטיים אפשרה למודלים הקטנים להשיג ביצועים טובים יותר מהמגולל הגדול. זה רלוונטי במיוחד לשפות נמוכות משאבים, שבהן איסוף נתונים אנושיים יקר ומסובך. התוצאות מדגישות ש-LLMs הם 'מורים' אידיאליים: הם מייצרים נתונים איכותיים שמעצימים מודלים יעילים יותר, חסכוניים באנרגיה ומהירים. במקום להריץ מודלים ענקיים על כל משימה, אפשר להשתמש בהם פעם אחת לייצור נתונים, ולאחר מכן להפעיל מודלים קלים. זה חוסך עלויות תפעוליות ומפחית תלות בענן יקר. לעסקים בישראל, שרבים מהם מפתחים AI רב-לשוני לעברית, ערבית או שפות אזוריות, הגישה הזו מבטיחה יתרון תחרותי. במקום להשקיע מיליונים באיסוף נתונים, ניתן לנצל LLMs זמינים כמו GPT או Llama לייצור נתונים סינתטיים מותאמים. זה מאיץ פיתוח מוצרים ומשפר ביצועים בשפות מקומיות, שבהן נתונים אמיתיים מוגבלים. המסקנה ברורה: אל תשתמשו ב-LLMs כמסווגים – השתמשו בהם כמגלגלי נתונים. איך זה ישפיע על הפרויקט הבא שלכם? בדקו עכשיו אם נתונים סינתטיים יכולים לשדרג את המודל שלכם.