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原標題：英偉達最新技術分享：手把手教你用Llama 3.1合成數據改進模型！附代碼
關鍵字：模型,問題,數據,政策,角色
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：喬楊 好困
【新智元導讀】適逢Llama 3.1模型剛剛發布，英偉達就發表了一篇技術博客，手把手教你如何好好利用這個強大的開源模型，為領域模型或RAG系統的微調生成合成數據。Epoch AI上個月剛剛發文預言「數據墻」迫近，結果英偉達轉頭就甩出了340B開源巨獸Nemotron。
真實數據稀缺可能不再是問題了，Nemotron 9T token的預訓練預料中，98%都是合成數據。
也許你還對合成數據存在顧慮，或者不知道如何應用LLM驅動數據生成?；蛟S，英偉達的這篇博客可以提供答案。
原文地址：https://developer.nvidia.com/blog/creating-synthetic-data-using-llama-3-1-405b/?linkId=100000275486093
首先我們需要理解，用LLM合成數據的本質究竟是什么？
合成數據并不是「從無到有」地創造新信息，而是對現有信息進行轉換，生成不同的變體。
實際上，合成數據在AI領域的應用已經有十多年的歷程，比如物體檢測或分類系統中曾經的數據增強技術。
那么，LLM帶來了什么新變化呢？
從「需求端

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