Провал и успех: почему статистический синтез данных для Hinglish LLM даёт качество 0.69 и что делать

0.6897 - это не ошибка, это провал статистического подхода

Представьте: вы запускаете синтез данных для Hinglish LLM. Метрики показывают AUC 0.95 - почти идеальное разделение. Но итоговое качество модели - 0.6897. Не 0.69, а именно 0.6897. Такая точность цифр убивает.

Проблема не в коде. Не в модели. Проблема в фундаментальном непонимании того, как работает смешение языков. Hinglish - это не просто английский с хинди-словами. Это живой организм с собственной грамматикой, синтаксисом и, что самое важное, контекстными переключениями.

Почему AUC врет про качество синтетики

Парадокс: вы получаете отличные статистические метрики, но модель на синтетике показывает качество на уровне случайного угадывания. Причина в трех слепых зонах:

• Корреляции ≠ причинность: GaussianCopula сохраняет статистические зависимости между признаками. Но в коде-миксинге хинглиша важны не корреляции, а правила переключения кодов.
• Распределение ≠ структура: Можно идеально воспроизвести распределение слов, но полностью нарушить порядок их смешения. "Main kal office jaunga" (завтра я пойду в офис) и "Office main kal jaunga" - статистически похожи, но семантически разные.
• Приватность данных ≠ качество данных: Вы достигаете AUC 0.95 по приватности, но теряете лингвистическую аутентичность. Модель не различает, когда носитель переходит на английский для технических терминов, а когда - для эмоционального усиления.

В статье про ошибки в датасетах мы уже видели, как неточные данные искажают оценки. С синтетикой ситуация хуже - ошибки систематические.

Где GaussianCopula ломает хинглиш

Возьмем реальный пример. В 2025 году команда из IIT Delhi пыталась синтезировать данные для чат-бота на хинглише. Использовали GaussianCopula, потому что это стандарт для tabular data synthesis. Результат?

Почему так происходит? GaussianCopula работает с числовыми распределениями. Она видит "слово1", "слово2", "часть речи". Но не видит:

• Контекстные триггеры переключения языка
• Социолингвистические маркеры (образованный vs разговорный хинглиш)
• Фразеологические кальки ("What is your good name?" - прямой перевод с хинди)
• Морфологическую интеграцию ("adjust karna", "manage karna")

Вы получаете статистически корректные, но лингвистически мертвые данные. Как если бы собрали все ингредиенты для бирьяни, смешали в блендере и удивлялись, почему это не бирьяни.

Решение: от статистики к лингвистике

Забудьте про tabular synthesis для языковых данных. Особенно для кода-миксинга. Вместо этого нужен многоуровневый подход, который я называю "Linguistic-Aware Synthesis Pipeline".

1 Сначала правила, потом данные

Не генерируйте случайные предложения. Сначала определите правила переключения кодов. Для хинглиша это:

# Правила переключения Hinglish (упрощённо)
code_switch_rules = {
    "technical_terms": {
        "trigger": ["computer", "software", "algorithm", "data"],
        "language": "english",
        "position": "anywhere"
    },
    "emotional_emphasis": {
        "trigger": ["yaar", "arre", "wah", "bas"],
        "language": "hindi",
        "position": "sentence_start"
    },
    "verbs_with_karna": {
        "pattern": "english_verb + karna",
        "examples": ["download karna", "update karna", "check karna"]
    }
}

Эти правила невозможно выучить статистически из малого датасета. Их нужно кодировать явно. Как в статье про семантические пайплайны - сначала структура, потом наполнение.

2 Используйте LLM для генерации, но с жёсткими ограничениями

В 2026 году глупо генерировать языковые данные статистическими методами. Используйте LLM, но не как чёрный ящик. Контролируйте каждое переключение.

# Генерация с контролем переключений
import guidance

# Определяем шаблон с явными ограничениями
program = guidance("""
{{#system}}Вы генерируете аутентичный Hinglish текст.{{/system}}

{{#user}}
Сгенерируй предложение на хинглише со следующими параметрами:
- Начинай с хинди
- Включи технический термин на английском
- Заверши глаголом с 'karna'
- Тема: мобильные приложения
{{/user}}

{{#assistant}}
{{gen 'hinglish_sentence' max_tokens=50 temperature=0.7}}
{{/assistant}}
""")

result = program()
# Пример вывода: "Yaar, yeh naya app download karna bahut easy hai"

3 Валидация через лингвистические модели, а не статистические

Не проверяйте качество синтетики метриками типа BLEU или ROUGE. Они не работают для кода-миксинга. Вместо этого используйте:

• Code-Switch Detection Model: Специальная модель, обученная определять естественность переключений
• Native Speaker Scoring: Краудсорсинг через платформы типа Appen или Toloka (да, это платные сервисы, но они того стоят)
• Linguistic Rule Checker: Простой набор правил, который отсеивает невозможные конструкции

Как в статье про LLM-судью, но с фокусом на лингвистике, а не на общей когерентности.

Конкретный пайплайн для хинглиша в 2026

Вот что работает сейчас, а не в теориях 2023 года:

1. Сбор seed-данных: 1000-5000 реальных примеров хинглиша из Twitter, WhatsApp, YouTube комментариев. Не из новостей - там слишком формальный язык.
2. Анализ patterns: Выявление 20-30 основных правил переключения кодов через лингвистический анализ.
3. Генерация с помощью LLM: Использование Mistral 2 или специализированной индийской модели (например, Sarvam AI's OpenHathi) с жёсткими промптами.
4. Многоуровневая валидация:
   • Уровень 1: Автоматическая проверка правил
   • Уровень 2: Code-switch detection model
   • Уровень 3: Выборочная проверка носителями
5. Итеративное улучшение: Каждая партия данных улучшает правила для следующей. Как в тестировании недетерминированных LLM, но для данных.

Ошибки, которые гарантируют качество 0.6897

Если хотите повторить провал, делайте так:

Самая частая ошибка: думать, что "достаточно собрать много данных". Для хинглиша качество важнее количества в 100 раз. 10 000 идеальных примеров лучше 1 000 000 статистически корректных, но лингвистически бессмысленных.

Метрики, которые имеют значение

Забудьте про AUC для приватности. В 2026 году важны:

Если ваши синтетические данные дают Code-Switch Naturalness Score ниже 0.7, вы зря тратите время. Лучше возьмите реальные данные и примените аугментацию.

Что делать прямо сейчас

Если вы застряли на 0.6897:

1. Остановите GaussianCopula немедленно. Выжимаете из неё 0.95 AUC, но теряете 30% качества модели.
2. Начните с 1000 реальных примеров. Проанализируйте их вручную. Выпишите 10 самых частых patterns переключения.
3. Используйте LLM с constraints. Не просто "сгенерируй хинглиш", а с явными указаниями: "начни с хинди, перейди на английский для технического термина, вернись к хинди".
4. Валидируйте через носителей. Хотя бы 10% данных. Это дорого, но дешевле, чем обучать модель на плохих данных.
5. Измеряйте правильные метрики. Забудьте про BLEU. Создайте свой Code-Switch Naturalness Score.

И последнее: не пытайтесь создать "универсальный хинглиш". Определите свою целевую аудиторию (молодёжь Дели, IT-специалисты Бангалора, домохозяйки Мумбаи) и генерируйте данные для неё. Разные группы используют разный хинглиш. Смешивание даёт среднее качество 0.6897 - не потому что модель плохая, а потому что данные противоречивые.

Как показывает статья про билингвальную эротику, даже в нишевых доменах можно достичь высокого качества, если глубоко понимать лингвистические особенности. Хинглиш - не исключение. Просто нужно перестать относиться к нему как к "английскому с хинди-словами" и начать видеть самостоятельный языковой феномен.

P.S. Если через месяц ваше качество всё ещё 0.6897 - вы что-то делаете не так. Перечитайте статью. Или напишите мне. Но сначала перечитайте статью.