In pratica
È ormai uno dei pilastri dell'addestramento moderno: i modelli più grandi producono esempi per addestrare quelli più piccoli (distillazione) o per coprire casi rari. Va però filtrato bene, perché errori del generatore si amplificano nel modello finale. Nvidia, Meta e Anthropic ne fanno uso massiccio.
Termini collegati
Visto in azione
6 voci che lo citano- AltoNVIDIA Isaac GR00T N1.5: foundation model robotico con pipeline di dati sintetici
- AltoNVIDIA GR00T: foundation model per robot umanoidi con Isaac Sim
- MedioNemotron-4 340B: il modello NVIDIA per generare dati di training sintetici
- MedioMicrosoft RoboGen: generare task, skill e ambienti robotici dal testo
- AltoPhi-1.5: reasoning da modello grande in soli 1,3 miliardi di parametri
- AltoPhi-1: 1.3B parametri che battono modelli 10x più grandi su codice