Nemotron-4 340B

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简介:

用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。

功能:

生成合成数据以模拟现实世界数据的特性,提高自定义LLMs的数据质量和性能。

使用Nemotron-4 340B奖励模型筛选高质量响应,基于五个属性评分:帮助性、正确性、连贯性、复杂性和冗余性。

研究人员可以通过自定义Nemotron-4 340B基础模型和HelpSteer2数据集来创建自己的指令或奖励模型。

使用开源NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM优化指令和奖励模型的效率,生成合成数据并评分响应。

利用张量并行性,通过TensorRT-LLM优化所有Nemotron-4 340B模型,实现大规模推理。

Nemotron-4 340B基础模型经过9万亿个token的训练,可以通过NeMo框架进行定制,以适应特定用例或领域。

通过NeMo Aligner和Nemotron-4 340B奖励模型标注的数据集对模型进行对齐,确保输出安全、准确、上下文适当并与预期目标一致。

需求人群:

"Nemotron-4 340B模型适用于需要训练大型语言模型的开发者和研究人员,特别是在访问大型、多样化的标记数据集受限的情况下。它为商业应用提供了一种免费、可扩展的方式来生成合成数据,有助于构建强大的LLMs。"

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