Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/bigdatai/-1204-1205-1206-1207-1204-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Big Data AI@bigdatai P.1205
BIGDATAI Telegram 1205
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/1205
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/1205

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Concise Telegram Channels requirements & features The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. best-secure-messaging-apps-shutterstock-1892950018.jpg The Channel name and bio must be no more than 255 characters long
from us


Telegram Big Data AI
FROM American