AI मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रशिक्षण डेटा। प्रशिक्षण pipelines में मानक बनता जा रहा है।
यह क्यों मायने रखता है
वास्तविक लेबल किया गया डेटा महंगा है। Frontier मॉडल रातोंरात लाखों उदाहरण उत्पन्न कर सकते हैं। गुणवत्ता नियंत्रण महत्वपूर्ण है।
गहन अध्ययन
उपयोग पूरी pipeline में फैला है: pre-training gaps, fine-tuning उदाहरण, alignment responses, evaluation। Model collapse जोखिम: पीढ़ियों में त्रुटियाँ जमा होती हैं। IP विरासत के बारे में कानूनी प्रश्न।