Distilabel의 Pipeline Samples는 합성 데이터 프레임워크를 연구 재현 카탈로그로 바꾼다
Distilabel의 Tutorials 섹션은 synthetic data framework를 단순 SDK가 아니라 ORPO·DPO·retrieval·judge·structured generation 실험을 바로 복제할 수 있는 실행형 cookbook으로 재포지셔닝한다.
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DataFlow는 LLM 데이터 준비를 스크립트에서 시스템으로 끌어올린다
데이터 중심 AI 시대에는 좋은 모델보다 좋은 데이터 파이프라인이 더 큰 차이를 만든다. DataFlow는 생성, 평가, 필터링, 정제를 하나의 실행 가능한 시스템으로 묶는다.
NeMo Data Designer는 합성 데이터를 프롬프트가 아니라 파이프라인으로 만든다
합성 데이터의 품질은 더 좋은 프롬프트 한 줄보다 컬럼 간 상관관계, 검증, 반복 가능한 생성 파이프라인에서 결정된다.