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原標(biāo)題：英偉達(dá)最新技術(shù)分享：手把手教你用Llama 3.1合成數(shù)據(jù)改進模型！附代碼
關(guān)鍵字：模型,問題,數(shù)據(jù),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(dǎo)讀】適逢Llama 3.1模型剛剛發(fā)布，英偉達(dá)就發(fā)表了一篇技術(shù)博客，手把手教你如何好好利用這個強大的開源模型，為領(lǐng)域模型或RAG系統(tǒng)的微調(diào)生成合成數(shù)據(jù)。Epoch AI上個月剛剛發(fā)文預(yù)言「數(shù)據(jù)墻」迫近，結(jié)果英偉達(dá)轉(zhuǎn)頭就甩出了340B開源巨獸Nemotron。
真實數(shù)據(jù)稀缺可能不再是問題了，Nemotron 9T token的預(yù)訓(xùn)練預(yù)料中，98%都是合成數(shù)據(jù)。
也許你還對合成數(shù)據(jù)存在顧慮，或者不知道如何應(yīng)用LLM驅(qū)動數(shù)據(jù)生成。或許，英偉達(dá)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(shù)據(jù)的本質(zhì)究竟是什么？
合成數(shù)據(jù)并不是「從無到有」地創(chuàng)造新信息，而是對現(xiàn)有信息進行轉(zhuǎn)換，生成不同的變體。
實際上，合成數(shù)據(jù)在AI領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)有十多年的歷程，比如物體檢測或分類系統(tǒng)中曾經(jīng)的數(shù)據(jù)增強技術(shù)。
那么，LLM帶來了什么新變化呢？
從「需求端

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