Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型，专为生成合成数据以训练大型语言模型（LLMs）而设计。这些模型经过优化，可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用，以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型，形成一个生成合成数据的管道，用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载，并很快将在ai.nvidia.com上提供，作为NVIDIA NIM微服务的一部分。
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。"
使用场景示例：
在医疗保健行业中，使用Nemotron-4 340B生成的合成数据训练定制的LLMs，以提高医疗咨询的准确性和响应质量。
金融行业利用Nemotron-4 340B生成的数据训练风险评估模型，增强对市场动态的预测能力。
零售业通过使用Nemotron-4 340B模型生成的数据，优化客户服务机器人的对话能力，提升客户体验。
产品特色：
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。
使用教程：
从Hugging Face下载Nemotron-4 340B模型。
根据特定用例或领域的需求，使用NeMo框架对Nemotron-4 340B基础模型进行定制。
利用Nemotron-4 340B指令模型生成模拟现实世界数据特性的合成数据。
使用Nemotron-4 340B奖励模型对AI生成的数据进行质量筛选和评分。
通过NeMo Aligner和标注的数据集对模型进行对齐，确保输出的安全性和准确性。
将定制后的模型部署为NVIDIA NIM微服务，并通过标准应用程序编程接口在任何地方部署。
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使用生成式人工智能改变搜索体验
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为深度学习和人工智能构建的数据平台
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