대규모언어모델

데이터 양보다 질이 중요해진 이유: 나이트론의 ‘태스크 시드’ 합성 데이터 전략

대규모 언어 모델 개발의 패러다임이 단순한 데이터 양 확보에서 구조화된 학습 신호 확보로 급격히 이동하고 있습니다. 엔비디아의 최신 연구는 특정 태스크를 시드로 삼아 생성한 합성 데이터가 모델의 추론 능력과 전문성 향상에 결…