我要投稿

NVIDIA发布Nemotron-4 340B！用于生成高质量的合成数据

发布日期：2024-06-18 08:26:33 浏览次数： 2206 来源：AI研习所

Nemotron-4 340B 是一系列为 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 优化的模型，包括最先进的指令和奖励模型，以及用于生成式 AI 训练的数据集。

英伟达今日宣布推出 Nemotron-4 340B，这是一系列开放模型，开发者可以使用它们生成用于训练大型语言模型（LLM）的合成数据，以应用于医疗、金融、制造、零售及其他各行各业的商业应用。

高质量的训练数据在定制 LLM 的性能、准确性和响应质量中起着至关重要的作用，但健全的数据集通常价格高昂且难以获取。

通过一种独特的宽松开放模型许可，Nemotron-4 340B 为开发者提供了一种免费的、可扩展的方式来生成合成数据，从而帮助构建强大的 LLM。

Nemotron-4 340B 系列包括基础模型、指令模型和奖励模型，这些模型构成了一个管道，用于生成训练和改进 LLM 所需的合成数据。这些模型经过优化，可与 NVIDIA NeMo 一起工作，NVIDIA NeMo 是一个用于端到端模型训练的开源框架，包括数据策划、定制和评估。它们也经过优化，可与开源的 NVIDIA TensorRT-LLM 库进行推理。

Nemotron-4 340B 现已可以从 Hugging Face 下载。开发者很快可以在 ai.nvidia.com 访问这些模型，届时它们将被打包为 NVIDIA NIM 微服务，具有标准应用编程接口，可以部署到任何地方。

使用 Nemotron 生成合成数据 LLM 可以帮助开发者在无法获取大量、多样的标注数据集的情况下生成合成训练数据。

Nemotron-4 340B 指令模型创建的多样化合成数据模拟了真实世界数据的特征，有助于提高数据质量，从而提升定制 LLM 在各个领域的性能和鲁棒性。

接着，为了提升 AI 生成数据的质量，开发者可以使用 Nemotron-4 340B 奖励模型来筛选高质量的响应。Nemotron-4 340B 奖励模型根据五个属性对响应进行评分：有用性、正确性、一致性、复杂性和详细性。它目前在 Hugging Face 的 RewardBench 排行榜上名列第一，该排行榜由 AI2 创建，用于评估奖励模型的能力、安全性和潜在问题。

研究人员还可以通过使用其专有数据并结合包括的 HelpSteer2 数据集，定制 Nemotron-4 340B 基础模型来创建自己的指令或奖励模型。

使用 NeMo 微调和使用 TensorRT-LLM 优化推理利用开源的 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM，开发者可以优化其指令和奖励模型的效率，以生成合成数据并对响应进行评分。

所有 Nemotron-4 340B 模型都经过 TensorRT-LLM 优化，利用张量并行技术，这是一种将单个权重矩阵拆分到多个 GPU 和服务器上的模型并行方法，从而实现大规模高效推理。

Nemotron-4 340B 基础模型在 9 万亿个标记上训练，可以使用 NeMo 框架进行定制，以适应特定的使用场景或领域。这一微调过程受益于广泛的预训练数据，并为特定下游任务生成更准确的输出。

通过 NeMo 框架提供多种定制方法，包括监督微调和参数高效微调方法，如低秩适应（LoRA）。

为了提升模型质量，开发者可以使用 NeMo Aligner 和由 Nemotron-4 340B 奖励模型标注的数据集对其模型进行对齐。对齐是训练 LLM 的关键步骤，通过使用人类反馈强化学习（RLHF）等算法微调模型行为，以确保其输出安全、准确、上下文适当并符合预期目标。

需要企业级支持和生产环境安全性的企业可以通过云原生的 NVIDIA AI Enterprise 软件平台访问 NeMo 和 TensorRT-LLM，该平台为生成式 AI 基础模型提供加速和高效的运行时。

评估模型安全性并开始使用 Nemotron-4 340B 指令模型经过了广泛的安全评估，包括对抗性测试，并在各种风险指标上表现良好。用户仍应对模型的输出进行仔细评估，以确保生成的合成数据适合、安全且准确地用于他们的使用场景。

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-02-23

H200与H100的区别是什么

2025-02-23

Jetson 引爆 DeepSeek 边缘 AI？

2025-02-23

单卡RTX4090部署R1满血版之KTransformers篇

2025-02-23

美团内部已经开始推广使用Cursor，大厂也开始重视AI编程了

2025-02-23

本地部署 DeepSeek 硬件配置清单，看到满血版价格想想还是算了～～～

2025-02-22

用腾讯 ima 搭建你的知识百科：借别人脑子用用成真了？！

2025-02-22

DeepSeek 为什么总是服务器繁忙？

2025-02-22

2000刀设备跑满血版Deepseek-R1,性能可达人类阅读速度水平！

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

万字长文解析：大模型需要怎样的硬件算力

2024-03-30

大模型训练及推理【硬件选型指南】及 GPU 通识

2024-05-09

【不看后悔】一文梳理端侧模型和小模型

2024-07-07

华为昇腾910B与英伟达B200性能对比

2024-07-23

私有化部署大模型非常重要环节：国产显卡和英伟达显卡到底该如何选择？

2024-06-23

NVIDIA消费级显卡4060/4090 AI训练能效比较

2024-07-01

对比A100和4090：两者的区别以及适用点

2024-06-24

手把手教你免费把AI大模型接入小米音箱，无需任何代码基础，小白级基础详细操作教程！

2024-10-20

小爱音箱大变身：接入 ChatGPT 和豆包，轻松打造专属 AI 语音助手！

2024-06-08

M4 Mac mini作为轻量级AI服务器，太香了！

2024-12-29

大家都在问

Jetson 引爆 DeepSeek 边缘 AI？

2025-02-23

DeepSeek 为什么总是服务器繁忙？

2025-02-22

小米 AI 智能眼镜或售价 1499起？

2025-02-22

GPU是如何进行算力管理的？

2025-02-21

私有化部署DeepSeek，你需要准备怎样的硬件配置？

2025-02-19

腾讯元宝DeepSeek-R1体验：一款真香的AI助手，但广告植入要来了？

2025-02-19

OpenAI突遭人形机器人独角兽解约，网友：不会改用DeepSeek了吧？

2025-02-05

硅谷访客：端上大模型，下一个热点吗？

2025-02-05

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

友情链接：

CopyRight © 2012-2024 深圳市博思协创网络科技有限公司版权所有

粤ICP备17114055号

广州：广州市华景路37号(华景软件园)暨南大学科技大厦6楼（整层）杨小姐 186 6662 7370

深圳：深圳市福田区泰然四路29号天安创新科技广场一期A座1204 陈先生 185 8882 0121

上海：上海市浦东新区金新路58号1602室戴先生 186 1639 7587

微信扫码
和创始人交个朋友

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

和创始人交个朋友

回到顶部