La generación de datos sintéticos se está convirtiendo en una solución clave para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente en situaciones donde los datos del mundo real son escasos o están protegidos por cuestiones de privacidad. Esto es particularmente relevante en el desarrollo de motores de búsqueda médicos, donde obtener consultas de usuarios reales y documentos relevantes puede ser problemático debido a preocupaciones sobre la información personal de salud. Sin embargo, las técnicas de generación de datos sintéticos permiten crear pares de consulta-documento realistas que simulan búsquedas auténticas y contenido médico relevante, facilitando el entrenamiento de modelos de recuperación precisos mientras se preserva la privacidad del usuario. Amazon Bedrock surge como una herramienta innovadora en este campo, proporcionando un servicio totalmente gestionado que ofrece modelos fundamentales de alto rendimiento de compañías líderes en inteligencia artificial, accesibles a través de una API única. Las capacidades de generación de datos sintéticos de Amazon Bedrock, junto con el modelo de BGE de Beijing Academy of Artificial Intelligence, permiten, por ejemplo, la creación de conjuntos de datos sintéticos que pueden ser utilizados para ajustar finamente estos modelos de aprendizaje por lotes.
Los modelos de BGE (Beijing Academy of Artificial Intelligence General Embeddings) son una serie de modelos de incrustación con una arquitect...