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田老师认为，多模态大模型在奖励机制下能够扩展出高质量的合成数据，这能解决真实数据增长缓慢、采购数据成本高昂的普遍问题，建议我国在国家级、区域级、行业级的AI公共算力平台上，加速建设融入高质量数据集、多模态大模型能力的合成数据管线。

全球AI要闻，英伟达最新分享，用好Meta Llama 3.1能够改进模型。

英伟达最新分享了Meta公司Llama 3.1大模型合成数据技术与RAG系统微调实践指南，在官方博客文章中介绍了使用大型语言模型LLM生成合成数据，来提高不同行业的人工智能模型性能。合成数据不是创造新信息，而是通过转换现有信息来创建不同的数据变体，这一过程能够帮助模型提升准确性。例如，将最新的Llama 3.1与英伟达Nemotron-4 340B奖励模型配合使用，非常适用于生成合成数据，要让大型语言模型生成最新信息的有效响应数据，构建RAG流程十分重要，而且模型响应的准确性取决于流程的质量。

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