英伟达在 Llama 3.1 模型发布后发表技术博客，教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或 RAG 系统的微调生成合成数据。介绍合成数据生成与应用案例，包括与 Nemotron 配合使用，构建 RAG 流程的重要性等。说明了用合成数据微调模型的方法，如知识蒸馏和自我改进。讲述训练语言模型的预训练、微调和对齐三个步骤，包括各自的特点和目的。以生成评估检索流程的数据为例，介绍其面临的挑战和解决的三步流程，包括生成问题、过滤问题、注入用户角色风格。
原文地址：
https://developer.nvidia.com/blog/creating-synthetic-data-using-llama-3-1-405b/?ncid=so-twit-933996&linkId=100000275486093
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