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        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

        AIGC動態10個月前發布 新智元
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        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

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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
        內容字數:0字

        內容摘要:


        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。或許,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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