Synthetic Data vs Real Web Data for AI and ML Model Training

Dans cet article, vous apprendrez :

• Si les données synthétiques sont vraiment l’avenir de l’entraînement IA et ML.
• Ce que sont les données web réelles, leurs principaux types et comment les collecter à grande échelle.
• Ce que sont les données synthétiques, comment les catégoriser et comment les générer efficacement.
• L’impact des données synthétiques vs réelles en termes de coût, confidentialité, robustesse et qualité de distribution.
• Comment le choix des données affecte le pipeline d’entraînement IA et les performances du modèle.
• Pourquoi une approche hybride combinant les deux types de données est souvent la stratégie la plus efficace.
• Les avantages et inconvénients de chaque approche.

Commençons.

Les Données Synthétiques sont-elles l’Avenir de l’IA/ML, ou les Données Web Restent-elles Incontournables ?

Les lois de mise à l’échelle de l’IA montrent que les performances tendent à s’améliorer lorsque les modèles sont entraînés sur davantage de paramètres, de calcul et, surtout, de données. En d’autres termes, les modèles plus grands nécessitent des jeux de données exponentiellement plus importants pour maintenir les gains de performance.

Historiquement, les données web réelles ont servi de fondement à l’entraînement moderne de l’IA, mais les données web de haute qualité sont limitées. Elon Musk a déclaré que les entreprises d’IA ont épuisé leurs données d’entraînement et ont « exhausté » la somme des connaissances humaines disponibles pour l’entraînement des modèles.

De plus, les données web sont de plus en plus dupliquées et coûteuses à collecter, nettoyer et vérifier légalement. Cela souligne également l’importance de sélectionner des fournisseurs de jeux de données web qui livrent des jeux de données optimisés pour l’IA, régulièrement mis à jour et conformes à la confidentialité.

Ces pressions accélèrent l’intérêt pour des sources de données alternatives, notamment les données synthétiques. Selon Gartner, d’ici 2030, les données synthétiques devraient éclipser les données réelles dans l’entraînement des modèles d’IA. L’entreprise attribue ce changement à des exigences de confidentialité plus strictes, à la rareté des données réelles et aux organisations cherchant des alternatives moins coûteuses réduisant les risques juridiques et de conformité.

Dans le même temps, cette prédiction doit être considérée comme une estimation plutôt qu’une inévitabilité. Internet continue de générer d’énormes volumes de contenu, avec environ 402 millions de téraoctets de données web créés chaque jour !

Pour mettre les choses en perspective, GPT-3 a été entraîné sur environ 45 téraoctets de texte brut avant filtrage. Cette comparaison suggère que les données humaines à l’échelle du web restent vastes et très pertinentes pour l’entraînement de l’IA.

Par conséquent, l’avenir de l’entraînement de l’IA ne dépendra probablement pas exclusivement des données synthétiques. Au lieu de cela, de nombreux experts en apprentissage automatique prévoient une approche hybride, un sujet que nous examinerons plus loin dans cet article.

Données Synthétiques vs Données Web Réelles : Comparaison des Deux Paradigmes de Données

Dans les chapitres suivants, vous apprendrez ce que sont les données synthétiques et les données web réelles, ce qu’elles offrent et comment elles se comparent sous plusieurs aspects de l’entraînement des modèles d’IA. Nous commencerons par les données web réelles, plus naturelles à appréhender, puis nous passerons aux données synthétiques.

Pour une comparaison immédiate de haut niveau, consultez le tableau données synthétiques vs données web réelles ci-dessous :

Il est maintenant temps de plonger dans les deux paradigmes de données fondamentaux qui façonnent l’entraînement moderne de l’IA !

Explorer le Monde des Données Web Réelles

Nous allons couvrir ici tout ce que vous devez savoir sur les données web réelles pour l’entraînement des modèles d’IA.

Qu’est-ce que les Données Web ?

Les données web sont des informations collectées à partir de pages web et d’autres sources web publiques, principalement via le Scraping web. Elles comprennent du contenu non structuré tel que du texte, des images, du code, des métadonnées et des documents (par exemple, des PDF), ainsi que des données semi-structurées comme JSON et XML.

Types de Données Web

Il existe de nombreuses catégories possibles de données web. Néanmoins, à un niveau élevé, notamment dans le contexte de l’IA, il est utile de distinguer deux types principaux :

• Données web historiques : Généralement collectées via des pipelines de Scraping web, puis nettoyées, enrichies, dédupliquées et agrégées en jeux de données structurés dans des formats comme CSV, JSON et Parquet. Ces jeux de données sont utilisés pour le pré-entraînement et l’affinage des modèles.
• Données web en direct : Récupérées en temps réel à partir de pages web via le scraping ou des API. Elles reflètent les informations les plus récentes disponibles sur internet. Cela les rend particulièrement utiles pour ancrer les réponses de l’IA et pour les systèmes RAG, où la fraîcheur et l’exactitude factuelle sont essentielles.

Ensemble, ces deux formes de données web jouent des rôles complémentaires dans les systèmes d’IA modernes.

Comment Obtenir des Données Web

Pour sourcer des données web pour l’entraînement IA/ML, vous avez besoin d’un pipeline de Scraping web évolutif. Le construire en interne nécessite une expertise technique considérable.

Cela implique de gérer un large éventail de défis anti-scraping tels que le blocage d’IP, la Résolution de CAPTCHA et les limiteurs de débit. De plus, cela nécessite de solides capacités d’ingénierie des données pour le nettoyage, la déduplication et la normalisation. C’est pourquoi les entreprises préfèrent s’appuyer sur des plateformes de données web dédiées, telles que Bright Data.

Bright Data fournit un écosystème de bout en bout pour la collecte et la livraison de données web. Ce qui le distingue, c’est son réseau de Proxys résidentiels de 400M+ dans 195 pays, qui prend en charge une collecte de données web hautement évolutive et simultanée. Cette infrastructure de niveau entreprise est également conforme au RGPD et au CCPA, ainsi qu’à d’autres normes de confidentialité et de sécurité.

L’offre de Bright Data pour les données web comprend :

• Marketplace de données web : Une collection de 350+ jeux de données prêts à l’emploi couvrant plus de 250 domaines (dont Reddit, Amazon, LinkedIn, Yahoo Finance et bien d’autres). Ces jeux de données couvrent plus de 17 pétaoctets de données web et sont optimisés pour l’entraînement ML et les applications IA. Ils sont livrés dans plusieurs formats, tels que JSON, CSV et Parquet, via la livraison cloud et d’autres méthodes de distribution.
• Produits de Scraping web : Une suite de solutions basées sur API pour l’extraction de données web en direct :

– API Web Unlocker : Contourne les blocages et les CAPTCHA pour garantir l’accès aux données sur n’importe quelle page web.

– API SERP : Fournit des résultats de moteurs de recherche structurés en temps réel depuis Google, Bing, Yandex et autres.

– API de Crawl : Effectue un crawl évolutif de sites web et une extraction structurée de données.

– APIs Scraper : Couvrent 120+ sites web pour l’extraction directe de données structurées à partir de domaines populaires.

Bright Data propose également des services gérés pour l’acquisition de données clé en main. Ceux-ci permettent aux organisations de se concentrer sur le développement des modèles plutôt que sur l’ingénierie des données.

Entrer dans le Domaine des Données Synthétiques

Dans ce chapitre, vous explorerez l’utilisation des données synthétiques pour l’entraînement des modèles IA/ML.

Qu’est-ce que les Données Synthétiques ?

Les données synthétiques sont des informations générées artificiellement qui répliquent les patterns statistiques et les caractéristiques des données du monde réel. Au lieu d’être collectées à partir d’événements réels, elles sont produites artificiellement.

Types de Données Synthétiques

Les données synthétiques peuvent être catégorisées :

• Par composition et niveau de confidentialité :

– Entièrement synthétiques : Générées entièrement de zéro à l’aide de modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des données réelles. Comme elles ne contiennent aucun point de données original, elles offrent le plus haut niveau de protection de la vie privée.

– Partiellement synthétiques : Prennent un jeu de données réel existant et remplacent uniquement les attributs sensibles (comme les noms, adresses ou numéros de sécurité sociale) par des valeurs artificielles. Cela préserve certaines tendances des données tout en anonymisant les DCP.

– Hybrides : Mélangent des enregistrements réels anonymisés avec des enregistrements générés artificiellement. Cela est couramment utilisé pour « suréchantillonner » ou enrichir des jeux de données en créant artificiellement des événements rares (par exemple, en ajoutant des enregistrements de fraude synthétiques à un jeu de données bancaire).

• Par structure de données :

– Données structurées : Données quantitatives hautement organisées présentées dans des formats tabulaires.

– Données non structurées : Formats de données qualitatifs ou à forte teneur en médias. Elles comprennent du texte synthétique, des images, des vidéos et des audios générés artificiellement.

Comment Produire des Données Synthétiques

À un niveau élevé, les données synthétiques peuvent être générées selon trois approches prédominantes :

• Entièrement générées par IA : Créées à l’aide de modèles tels que les GAN (Réseaux Antagonistes Génératifs), les VAE (Auto-encodeurs Variationnels) ou les LLM. Ces systèmes apprennent la distribution sous-jacente des jeux de données réels, puis génèrent de nouveaux échantillons entièrement ressemblant aux données originales sans les copier directement.
• Génération basée sur des règles : Les données sont produites à l’aide de règles prédéfinies écrites par des humains, de contraintes ou de logique métier. Cela garantit une cohérence stricte, une exactitude structurelle et un comportement contrôlé, ce qui le rend utile pour les systèmes nécessitant des sorties prévisibles.
• Données simulées ou fictives : Générées par des simulations physiques ou comportementales. Cela est couramment utilisé dans des environnements tels que la conduite autonome ou la robotique, où des jumeaux numériques et des moteurs physiques créent des scénarios réalistes de type « et si ».

Impact des Données Synthétiques vs Données Web Réelles sur l’Entraînement des Modèles IA/ML

Comparons maintenant plusieurs aspects pour comprendre les conséquences de l’utilisation de données synthétiques vs données web réelles pour l’entraînement de l’IA.

Distribution des Données et Réalisme

Les données web se rapprochent étroitement d’une distribution de données naturelle. Elles capturent la complexité inhérente du langage humain et du comportement tels qu’ils apparaissent dans le monde réel. Cela apporte des avantages importants, notamment des corrélations naturelles entre les caractéristiques, des cas limites authentiques, des styles linguistiques diversifiés et un bruit réaliste tel que les erreurs humaines, l’ambiguïté et les incohérences.

Cependant, les données web du monde réel sont aussi intrinsèquement désordonnées. Elles sont souvent déséquilibrées, dupliquées, difficiles à organiser à grande échelle et peuvent contenir du contenu de faible qualité ou spam nécessitant un filtrage extensif.

En revanche, les données synthétiques représentent une distribution contrôlée. Elles sont intentionnellement conçues et générées, permettant aux praticiens de façonner les propriétés des jeux de données de manière précise. Cela permet des distributions de classes équilibrées, une couverture ciblée de scénarios spécifiques, la génération d’événements rares et un apprentissage par curriculum structuré.

Dans le même temps, les données synthétiques introduisent des risques importants, notamment le décalage de distribution, les artefacts irréalistes, l’effondrement de mode et la sur-régularisation lorsque le générateur est trop contraint.

Important : Un concept central d’apprentissage automatique à cet égard est l’écart synthétique-réel, similaire au problème sim-réel en robotique. Les modèles entraînés principalement sur des données synthétiques peuvent sous-performer sur des entrées réalistes parce que la distribution générée ne correspond pas entièrement à la réalité.

Couverture Longue Traîne

Les données web réelles incluent naturellement un large éventail de connaissances. Cela comprend des faits obscurs, des événements rares et des cas limites inattendus qui émergent organiquement de l’activité humaine. Pourtant, ces exemples de longue traîne sont intrinsèquement clairsemés. Par définition, les événements rares apparaissent peu fréquemment, ce qui rend difficile pour les modèles d’apprendre des patterns robustes à partir de ces exemples lors de l’entraînement.

D’autre part, vous pouvez utiliser des données synthétiques pour générer explicitement des scénarios rares ou sous-représentés. Ainsi, vous pouvez cibler des lacunes spécifiques dans un jeu de données et améliorer la couverture là où les données réelles sont insuffisantes. Les exemples incluent les bugs de code rares et les langues à faibles ressources.

Un avantage majeur de l’utilisation de données synthétiques pour la couverture longue traîne est la capacité à suréchantillonner des événements rares. Cela peut aider à réduire le déséquilibre des classes et à améliorer les performances du modèle sur des cas peu fréquents mais importants. Néanmoins, si les scénarios rares sont artificiellement surreprésentés, les priors appris du modèle peuvent devenir distordus.

Par exemple, si les cas d’exploitation en cybersécurité sont fortement suréchantillonnés dans les données synthétiques, le modèle peut commencer à surestimer leur probabilité dans des contextes réels. Par conséquent, un calibrage minutieux est fondamental pour s’assurer que la génération synthétique de longue traîne améliore la couverture sans introduire de distributions irréalistes.

Considérations de Coût et de Confidentialité

Comme mentionné précédemment, les entreprises construisent rarement leur propre infrastructure de Scraping web et de jeux de données. Elles s’appuient plutôt sur des fournisseurs de données tiers tels que Bright Data, qui abstraient le crawling, le déblocage, le nettoyage et la livraison. Cela modifie fondamentalement à la fois la structure des coûts et les compromis en matière de confidentialité de l’acquisition de données.

Voici un aperçu simplifié du modèle de tarification de Bright Data pour la collecte de données web :

Bright Data fournit également des services d’annotation de données, aidant les organisations à réduire davantage leur dépendance à l’ingénierie des données interne. De manière importante, ses données sont alignées sur les cadres de confidentialité, ce qui contribue à réduire les risques juridiques et réglementaires.

Sans de tels fournisseurs de données web, vous devriez gérer le développement de l’infrastructure, la maintenance continue et la gouvernance complexe des DCP, des matériaux protégés par le droit d’auteur et des données comportementales sensibles en interne.

Avec les données synthétiques, les coûts principaux proviennent du calcul d’inférence et de l’accès aux modèles enseignants ou aux API. Du point de vue de la confidentialité, les données générées artificiellement offrent un avantage inhérent. Parce qu’elles sont générées plutôt que collectées auprès de personnes réelles, les données synthétiques éliminent naturellement l’exposition aux informations personnellement identifiables.

Maintenant, le bon choix entre données synthétiques et données web réelles dépend des exigences de qualité, de l’échelle, des contraintes de confidentialité et du cas d’utilisation cible. En fonction de ces facteurs, l’une ou l’autre approche peut être plus rentable ou plus coûteuse que l’autre.

Facteurs de Qualité des Données

Les données web fournissent généralement une supervision faible. Les modèles apprennent à partir de signaux naturellement présents tels que la prédiction du prochain token, les métadonnées et le contenu généré par les humains. Le problème est que les données réelles sont bruitées et peuvent contenir de la désinformation, des contradictions, du spam, des opinions biaisées et une mise en forme incohérente.

Au contraire, les données synthétiques offrent un meilleur contrôle sur la qualité et la supervision. Elles peuvent fournir des étiquettes parfaitement formatées, des sorties structurées, un raisonnement étape par étape et des exemples automatiquement vérifiés. Par exemple, les jeux de données synthétiques peuvent inclure des réponses mathématiquement vérifiées ou des extraits de code validés par des tests unitaires. Cela améliore la cohérence et facilite l’entraînement ciblé.

Le risque majeur avec les données synthétiques est que leur qualité est fondamentalement limitée par la qualité du modèle générateur, de l’algorithme ou de l’approche sous-jacente. Les hallucinations générées ou les erreurs factuelles peuvent se propager dans le jeu de données final, amenant les modèles à apprendre des patterns incorrects avec confiance. De même, les biais cachés présents dans les systèmes de génération peuvent également être hérités par les modèles en aval. Côté positif, les données synthétiques soutiennent un alignement plus fort et un réglage de la sécurité.

Généralisation et Robustesse

L’une des questions les plus importantes en apprentissage automatique est de savoir dans quelle mesure un modèle se généralise à des entrées non vues. En d’autres termes, quelle source de données mène à une meilleure robustesse sous décalage de distribution : les données web du monde réel ou les données synthétiques ?

Les données web tendent à atteindre une forte robustesse, car elles reflètent le comportement humain naturellement présent, le langage et le bruit. Cela améliore les performances sur les entrées hors distribution et améliore le transfert de domaine, particulièrement lorsque les modèles sont déployés dans des environnements imprévisibles.

En revanche, les données synthétiques sont mieux adaptées à l’optimisation ciblée. Elles vous permettent de concevoir précisément des exemples d’entraînement pour des compétences spécifiques, des cas limites ou des scénarios rares.

Considérations Clés lors de l’Entraînement de l’IA avec des Données Synthétiques ou Web Réelles

Maintenant que vous connaissez les différences entre les données synthétiques et les données web, vous êtes prêt à voir les implications pratiques de l’utilisation de chaque approche dans l’entraînement des modèles d’IA.

Pipelines d’Entraînement des Données

Lorsqu’on s’appuie sur des données web, le pipeline suit généralement ces étapes :

1. Crawling : Collecter des données brutes à partir de sites web à l’aide de systèmes de scraping à grande échelle ou de bots de Scraping web personnalisés sur plusieurs domaines.
2. Déduplication : Supprimer le contenu dupliqué ou quasi-dupliqué pour réduire la redondance et améliorer la diversité et l’efficacité du jeu de données.
3. Détection de langue : Identifier la langue de chaque échantillon et filtrer ou segmenter le jeu de données en fonction des exigences de langue cible.
4. Scoring de qualité : Évaluer et classer le contenu à l’aide d’heuristiques ou de modèles pour filtrer les informations de faible qualité ou non pertinentes.
5. Filtrage de toxicité : Détecter et supprimer le contenu nuisible, dangereux ou inapproprié pour garantir la sécurité de l’entraînement et la conformité.
6. Suppression des DCP et décontamination : Supprimer les informations personnellement identifiables et éliminer la contamination provenant de sources sensibles ou indésirables.

En ce qui concerne les pipelines de données synthétiques, les étapes sont davantage axées sur la génération :

1. Génération de prompts : Concevoir des prompts ou des modèles qui définissent la structure, la tâche ou le scénario pour la création de données synthétiques.
2. Échantillonnage de modèles : Générer des sorties candidates à l’aide de modèles génératifs tels que des LLM, des GAN ou d’autres systèmes.
3. Vérification : Valider les sorties à l’aide de vérifications automatisées, de règles ou d’outils externes pour garantir l’exactitude et la cohérence.
4. Filtrage : Supprimer les échantillons de faible qualité, incohérents ou hallucinés qui ne répondent pas aux normes prédéfinies.
5. Scoring de récompense : Attribuer des scores de qualité ou de préférence pour classer et sélectionner les meilleurs exemples synthétiques.
6. Raffinement itératif : Améliorer la qualité des données grâce à des cycles répétés de génération, de filtrage et de ré-échantillonnage pour renforcer la robustesse.

Comme vous pouvez le constater, les pipelines de données web réelles se concentrent sur le nettoyage des entrées bruyantes du monde réel. En revanche, les pipelines synthétiques visent davantage à contrôler et valider les sorties générées. Enfin, une fois le jeu de données d’entraînement produit, vous pouvez procéder à l’entraînement du modèle d’IA.

Comparaison des Performances

La question finale est de savoir si les données synthétiques peuvent surpasser les données web du monde réel.

Un article récent sur l’IA pour l’Ingénierie des Exigences (AI4RE) suggère que les jeux de données générés par LLM peuvent être une alternative solide lorsque les données réelles sont rares ou difficiles d’accès. Les résultats empiriques montrent que les modèles entraînés exclusivement sur des données synthétiques peuvent surpasser ceux entraînés uniquement sur des jeux de données rédigés par des humains. En détail, des améliorations allant jusqu’à +37% en précision et +30% en rappel ont été observées par rapport aux références utilisant uniquement des données réelles.

Cela dit, ce n’est pas une conclusion binaire ou absolue. Les preuves ne suggèrent pas que les données synthétiques devraient entièrement remplacer les données réelles, mais plutôt que les meilleures performances sont souvent obtenues grâce à une approche hybride. Apprenez-en davantage !

Données Synthétiques + Données Web Réelles : Pourquoi une Approche Hybride Fonctionne le Mieux

Le débat entre données synthétiques et données web du monde réel ne porte plus sur le choix de l’une ou de l’autre, mais sur la façon de les combiner.

Des preuves récentes montrent que les configurations hybrides combinant données synthétiques et réelles atteignent des gains allant jusqu’à +85% en précision et un doublement du rappel par rapport à l’utilisation uniquement de données web du monde réel.

Dans le même temps, plusieurs études et rapports sectoriels soulignent que mélanger naïvement des échantillons synthétiques et réels peut en réalité dégrader les performances en raison d’un décalage de distribution, de redondance ou d’amplification des biais. Cela montre clairement que les gains de performance dépendent d’une conception minutieuse du jeu de données plutôt que d’une simple accumulation de données.

Une question ouverte clé est le ratio optimal entre données synthétiques et données réelles. Il n’existe pas de réponse universelle. Certains praticiens adoptent un partage de type Pareto 80/20 (principalement des données réelles avec augmentation synthétique), tandis que d’autres préfèrent des mélanges plus équilibrés comme 60/40, selon la complexité de la tâche, le risque de domaine et la disponibilité des données.

De même, le placement des données synthétiques dans le pipeline est important. La pratique industrielle guide vers une stratégie par étapes : pré-entraînement à forte teneur synthétique pour la couverture, suivi d’un affinage sur données réelles pour l’ancrage et l’évaluation.

En fin de compte, les pipelines hybrides fonctionnent le mieux parce qu’ils combinent des forces complémentaires. Les données synthétiques fournissent l’échelle et la couverture des cas limites, tandis que les données web réelles garantissent la fidélité, le réalisme et une évaluation fiable dans les environnements de production.

Données Web Réelles vs Données Synthétiques : Avantages et Inconvénients

En guise de section récapitulative, voici les avantages et les inconvénients des deux paradigmes de données.

Données Web Réelles

👍 Avantages :

• Capture les patterns et le bruit authentiques du monde réel
• Référence solide pour l’évaluation et la validation
• Réduit le risque de biais ou d’artefacts synthétiques

👎 Inconvénients :

• Coûteuse et chronophage à collecter et étiqueter
• Peut être limitée par des contraintes de confidentialité et réglementaires
• Peut être déséquilibrée ou incomplète

Données Synthétiques

👍 Avantages :

• Hautement évolutives et rapides à générer
• Peuvent simuler des événements rares et des cas limites
• Soutiennent des pipelines d’entraînement préservant la confidentialité

👎 Inconvénients :

• Risque d’écart de domaine par rapport aux données du monde réel
• Nécessitent une validation et un contrôle qualité rigoureux
• Peuvent manquer de diversité par rapport aux données réelles, conduisant à un surapprentissage sur des artefacts synthétiques

Données Web Réelles + Données Synthétiques

👍 Avantages :

• Combine l’échelle (synthétique) avec le réalisme (données réelles)
• Atteint souvent les meilleures performances en pratique
• Robustesse accrue sur les cas limites et les cas normaux

👎 Inconvénients :

• Nécessite un équilibrage et un ajustement minutieux des ratios
• Risque de dégradation des performances si le mélange est mal réalisé
• Conception et maintenance de pipeline plus complexes

Conclusion

Dans cet article sur les données synthétiques vs les données web réelles, vous avez appris l’impact de l’utilisation de données du monde réel ou générées artificiellement pour l’entraînement des modèles IA/ML. Comme toujours dans ces situations, il n’y a pas de gagnant unique. La bonne approche dépend de votre budget spécifique, de vos compétences techniques et de vos objectifs de performance.

Quelle que soit la configuration, les données web jouent toujours un rôle central dans l’entraînement des modèles d’IA, que ce soit pour le pré-entraînement ou l’affinage final. Leur large couverture et leur ancrage dans le monde réel les rendent essentielles. Cependant, certaines entreprises préfèrent opter pour des approches à plus forte teneur synthétique. La raison principale est la complexité de la construction et de la maintenance de pipelines de récupération de données web en interne.

C’est là que Bright Data peut aider. Avec une infrastructure de niveau entreprise, hautement évolutive et conforme, elle fournit :

• Jeux de données web : 350+ jeux de données prêts à l’emploi avec des milliards d’enregistrements, déjà collectés, organisés et optimisés pour les cas d’utilisation d’entraînement IA.
• Produits de Scraping web : Solutions basées sur API pour accéder à des données web fraîches à partir de nombreux sites à grande échelle.

De plus, Bright Data propose des services d’annotation de données. Elle fournit des solutions d’étiquetage évolutives, précises et personnalisables pour les cas d’utilisation NLP, vision par ordinateur et reconnaissance vocale.

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