人工智能的创新基石：合成数据

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近期，合成数据在大模型中应用的话题引起广泛关注。6月，英伟达发布新一代开源大模型Nemotron-4 340B，其指令模型训练是在98%合成数据基础上完成，此前英伟达还推出了合成数据生成工具Omniverse Replicator，能够生成物理模拟的合成数据，用于自动驾驶汽车和机器人的训练。7月，苹果也发布了其自研的人工智能系统Apple Intelligence，在预训练阶段也大量使用了合成数据。围绕合成数据的价值、应用、风险等，值得我们深入思考，基于此，本文从合成数据的概念入手，分析如何生成合成数据、其主要应用领域、使用合成数据的风险挑战，并探索未来发展前景。 合成数据概念及兴起缘由 合成数据并不是一个全新的概念，早在1993年，著名统计学家Donald Rubin在论文中提出合成数据的概念。近年来，随着ChatGPT的火爆和生成式人工智能技术的发展，合成数据概 ………………………………