BIGDATAI Telegram 1204
Forwarded from Machinelearning
⚡️ Обновление семейства Nemotron: теперь с ризонингом.

NVIDIA выпустила новые модели и датасет семейства Nemotron :

🟢Модель Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1

🟢Модель Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1

🟠Датасет Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1

▶️Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 — флагманская мультиязычная модель, созданная на базе Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированная для ризонинга, чат-взаимодействий и RAG-систем, с контекстным окном 128 тыс. токенов. Ключевая особенность — применение в процессе создания Neural Architecture Search (NAS), метода, который позволил сократить вычислительные затраты без значительной потери качества.

Архитектура модели, впервые для семейства Nemotron, использует нестандартные блоки: в части слоев внимание заменено линейными преобразованиями, а параметры FFN-слоев варьируются между блоками. Это позволило адаптировать модель для работы на одном GPU H100-80GB.

Обучение проходило в несколько этапов: от дистилляции знаний на 40 млрд. токенов до тонкой настройки с RL-алгоритмами (RPO и REINFORCE).

Результаты тестов впечатляют: в режиме «рассуждений» модель демонстрирует 96,6% pass@1 на MATH500 и 58,4% на AIME25, превосходя базовые показатели.

Модель умеет переключаться между ризонинг-режимом и типовым LLM-инференсом: для режима рассуждений рекомендуется свой системный промпт и параметры t=0,6 и Top-P=0,95.

Модель ориентирована на создание ИИ-агентов, чат-ботов, систем с расширенным контекстом и доступна через API, в веб-демо на NVIDIA Build и веса для скачивания на HuggingFace.

▶️Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1 - младшая модель с 8 млрд. параметров, которая предлагает компромисс между точностью и эффективностью. Она создана на основе Llama 3.1 8B Instruct и предлагает улучшение точности базовой Llama 3.1, возможности в рассуждениях, как и флагманская. Модель подходит для запуска на одном GPU RTX и может использоваться локально. Nano-8B-v1 поддерживает длину контекста 128 тыс. токенов.

▶️Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1 - набор данных объемом 15.2 млн строк, который представляет собой компиляцию данных SFT и RL для улучшения математических, кодовых, общих рассуждений и возможностей следования инструкциям оригинальной модели Llama.


📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License


🟡Статья
🟡Коллекция Nemotron на HF
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #NVIDIA #Nemotron
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍2🥰1



tgoop.com/bigdatai/1204
Create:
Last Update:

⚡️ Обновление семейства Nemotron: теперь с ризонингом.

NVIDIA выпустила новые модели и датасет семейства Nemotron :

🟢Модель Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1

🟢Модель Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1

🟠Датасет Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1

▶️Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 — флагманская мультиязычная модель, созданная на базе Llama-3.3-70B-Instruct и оптимизированная для ризонинга, чат-взаимодействий и RAG-систем, с контекстным окном 128 тыс. токенов. Ключевая особенность — применение в процессе создания Neural Architecture Search (NAS), метода, который позволил сократить вычислительные затраты без значительной потери качества.

Архитектура модели, впервые для семейства Nemotron, использует нестандартные блоки: в части слоев внимание заменено линейными преобразованиями, а параметры FFN-слоев варьируются между блоками. Это позволило адаптировать модель для работы на одном GPU H100-80GB.

Обучение проходило в несколько этапов: от дистилляции знаний на 40 млрд. токенов до тонкой настройки с RL-алгоритмами (RPO и REINFORCE).

Результаты тестов впечатляют: в режиме «рассуждений» модель демонстрирует 96,6% pass@1 на MATH500 и 58,4% на AIME25, превосходя базовые показатели.

Модель умеет переключаться между ризонинг-режимом и типовым LLM-инференсом: для режима рассуждений рекомендуется свой системный промпт и параметры t=0,6 и Top-P=0,95.

Модель ориентирована на создание ИИ-агентов, чат-ботов, систем с расширенным контекстом и доступна через API, в веб-демо на NVIDIA Build и веса для скачивания на HuggingFace.

▶️Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1 - младшая модель с 8 млрд. параметров, которая предлагает компромисс между точностью и эффективностью. Она создана на основе Llama 3.1 8B Instruct и предлагает улучшение точности базовой Llama 3.1, возможности в рассуждениях, как и флагманская. Модель подходит для запуска на одном GPU RTX и может использоваться локально. Nano-8B-v1 поддерживает длину контекста 128 тыс. токенов.

▶️Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset-v1 - набор данных объемом 15.2 млн строк, который представляет собой компиляцию данных SFT и RL для улучшения математических, кодовых, общих рассуждений и возможностей следования инструкциям оригинальной модели Llama.


📌Лицензирование: NVIDIA Open Model License


🟡Статья
🟡Коллекция Nemotron на HF
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #NVIDIA #Nemotron

BY Big Data AI







Share with your friend now:
tgoop.com/bigdatai/1204

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Add up to 50 administrators Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. Public channels are public to the internet, regardless of whether or not they are subscribed. A public channel is displayed in search results and has a short address (link). 1What is Telegram Channels? There have been several contributions to the group with members posting voice notes of screaming, yelling, groaning, and wailing in different rhythms and pitches. Calling out the “degenerate” community or the crypto obsessives that engage in high-risk trading, Co-founder of NFT renting protocol Rentable World emiliano.eth shared this group on his Twitter. He wrote: “hey degen, are you stressed? Just let it out all out. Voice only tg channel for screaming”.
from us


Telegram Big Data AI
FROM American