合成数据

【大模型理论篇】关于LLaMA 3.1 405B以及小模型的崛起前不久，Meta开源了LLaMA 3.1 405B【1】，模型扩展了上下文长度至 128K，支持八种语言，效果非常惊艳，是首个在通用知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译方面能够与最先进闭源 AI 模型媲美的公开可用模型，已经赶上截至目前最好的闭源模型，如GPT 4o和Claude 3.5。这可以算是一个里程碑，我们正在迎来一个以开源为主导的新时代。另一个问题不得不思考，如果作为基座大模型创业者，面对开源的冲击，公司存在的核心竞争力应该是什么？需要好好梳理。说明：本文主要会参考Meta的技术文章【2，

高质量数据不够用，合成数据是打开 AGI 大门的金钥匙吗？编者按：人工智能技术的发展离不开高质量数据的支持。然而，现有可用的高质量数据资源已日渐接近枯竭边缘。如何解决训练数据短缺的问题，是当前人工智能领域亟待解决的一个较为棘手的问题。

合成数据加速机器视觉学习虽然机器学习在基于视觉的自动化中的应用正在增长，但许多行业都面临着挑战，并难以在其计算机视觉应用中实施它。这在很大程度上是由于需要收集许多图像，以及与准确注释这些图像中的不同产品相关的挑战。

UnrealSynth虚幻合成数据生成器UnrealSynth 虚幻合成数据生成器利用虚幻引擎的实时渲染能力搭建逼真的三维场景，为 YOLO 等 AI 模型的训练提供自动生成的图像和标注数据。UnrealSynth 生成的合成数据可用于深度学习模型的训练和验证，可以极大地提高各种行业细分场景中目标识别任务的实施效率，例如：安全帽检测、交通标志检测、施工机械检测、车辆检测、行人检测、船舶检测等。

农业中的机器学习机器学习是一个不断发展的领域，在农业中有许多潜在的应用。农民和农业科学家正在探索如何转向机器学习开发来提高作物产量、减少用水量和预测病虫害。未来，机器学习可以帮助农民更有效地利用资源，可持续地生产粮食。

计算机视觉的监督学习与无监督学习监督学习是一种机器学习算法，它从一组已标记的合成数据生成器中生成的训练数据中学习。这意味着数据科学家已经用正确的标签（例如，“猫”或“狗”）标记了训练集中的每个数据点，以便算法可以学习如何预测不可预见数据的结果并准确识别新图像数据中的对象。