Nemotron-4 340B

Nemotron-4 340B

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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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