Die Erzeugung großer Mengen hochwertiger synthetischer Daten für das Training von KI bzw. LLM-Modellen hat zuletzt einen großen Schub bekommen. So hat Nvidia kürzlich die Nemotron-4 340B-Familie vorgestellt, welche Base-, Instruct- und Reward-Modelle umfasst und damit eine umfassende Pipeline zur Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten bildet1tiefere Einblicke gewährt der Beitrag Nemotron-4 340B model: Detailed Technical Report Analysis und in Nemotron-4 340B Technical Report.

Die Modelle sind für die Arbeit mit NVIDIA NeMo optimiert, einem Open-Source-Framework für durchgängiges Modelltraining, einschließlich Datenkuratierung, -anpassung und -auswertung. Sie sind auch für die Inferenz mit der Open-Source-Bibliothek NVIDIA TensorRT-LLM optimiert.

Nemotron-4 340B kann ab sofort über den NVIDIA NGC-Katalog und Hugging Face heruntergeladen werden. Entwickler können bald auf die Modelle unter ai.nvidia.com zugreifen, wo sie als NVIDIA NIM Microservice mit einer Standard-Programmierschnittstelle verpackt werden, die überall eingesetzt werden kann.

Zum Ablauf 

Mit dem Instruct-Modell werden synthetische Daten erzeugt, die die Merkmale von realen Daten nachahmen und so die Datenqualität verbessern. Dadurch kann die Leistung und Robustheit benutzerdefinierter LLMs in verschiedenen Bereichen gesteigert werden. Weiterhin können Entwickler das Nemotron-4 340B Reward-Modell verwenden, um hochwertige Antworten herauszufiltern. Nemotron-4 340B Reward bewertet Antworten nach fünf Attributen: Nützlichkeit, Korrektheit, Kohärenz, Komplexität und Ausführlichkeit.2NVIDIA STELLT NEMOTRON-4 340B VOR: MODELLE FÜR SYNTHETISCHE DATENGENERIERUNG und NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models.

Auswirkungen 

Die potenziellen Auswirkungen von Nemotron-4 340B auf verschiedene Branchen können gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Im Gesundheitswesen beispielsweise könnte die Fähigkeit, qualitativ hochwertige synthetische Daten zu erzeugen, zu Durchbrüchen in der Arzneimittelforschung, der personalisierten Medizin und der medizinischen Bildgebung führen. Im Finanzwesen könnten maßgeschneiderte, auf synthetischen Daten trainierte LLMs die Betrugserkennung, Risikobewertung und den Kundenservice revolutionieren. Die Fertigungs- und Einzelhandelsbranche könnte ebenfalls stark von bereichsspezifischen LLMs profitieren, die eine vorausschauende Wartung, eine Optimierung der Lieferkette und personalisierte Kundenerfahrungen ermöglichen3Nvidia’s ‘Nemotron-4 340B’ model redefines synthetic data generation, rivals GPT-4.

Datensicherheit und ethische Fragen 

Die Veröffentlichung von Nemotron-4 340B wirft auch wichtige Fragen über die Zukunft des Datenschutzes und der Datensicherheit auf. Mit der zunehmenden Verbreitung synthetischer Daten müssen die Unternehmen sicherstellen, dass sie über solide Sicherheitsvorkehrungen verfügen, um sensible Informationen zu schützen und Missbrauch zu verhindern. Darüber hinaus müssen die ethischen Implikationen der Verwendung synthetischer Daten für das Training von KI-Modellen sorgfältig bedacht werden, da Verzerrungen und Ungenauigkeiten in den Daten zu unbeabsichtigten Folgen führen könnten.

Nvidia selbst schreibt dazu:

Mit der zunehmenden Verbreitung von LLMs steigen auch die Risiken für die Sicherheit der Inhalte, die mit ihrer Verwendung verbunden sind. Um die Sicherheit unseres Modells zu bewerten, setzen wir AEGIS (Ghosh et al., 2024) ein, eine hochwertige Lösung für die Sicherheit von Inhalten und ein Bewertungsbenchmark von NVIDIA. AEGIS stützt sich auf eine breit angelegte Risikotaxonomie für die Sicherheit von Inhalten, die 12 kritische Risiken bei der Interaktion zwischen Mensch und LGM abdeckt (siehe Einzelheiten in Zusatzmaterial H). Die Taxonomie wurde unter Berücksichtigung der wichtigsten Risiken für die Gemeinschaft aus mehreren Risikotaxonomien für Inhalte erstellt. Sie stimmt mit den organisatorischen Werten von NVIDIA für die geschützten Merkmale in den Kategorien Hass und Belästigung überein und definiert sexuellen Missbrauch bei Minderjährigen als eigene kritische Gefahrenkategorie. Wir führen auch eine neue Kategorie ein, “Needs Caution”, um unklare Situationen zu behandeln, in denen es nicht genügend Kontext gibt, um die Sicherheit zu bestimmen. Diese Kategorie ist besonders nützlich für Szenarien, in denen ein defensiverer Modus gegenüber einem freizügigeren bevorzugt wird, da “Needs Caution” je nach Bedarf entweder als unsicher oder sicher eingestuft werden kann. Als Benchmark umfasst AEGIS einen von Menschen kommentierten Datensatz von Benutzeraufforderungen, Single-Turn- und Multi-Turn-Dialogen sowie AEGIS-Sicherheitsmodelle, die vorhersagen können, ob die Antwort eines LLM-Kandidaten sicher oder unsicher ist, und Kategorien von Verstößen liefern, wenn die Antwort unsicher ist. Bei den AEGIS-Sicherheitsmodellen handelt es sich um eine Gruppe von LlamaGuard (Inan et al., 2023) LLM-basierten Klassifizierern, die mit der AEGIS-Sicherheitstaxonomie und -politik auf eine parameter-effiziente Weise abgestimmt wurden4Nemotron-4 340B Technical Report.

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