Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

⚡️ Nemotron-Mini-4B-Instruct: инструктивная компактная модель от Nvidia

Nemotron-Mini-4B-Instruct - небольшая модель, полученная в результате файнтюна, обрезки (pruning), дистилляции и квантования модели Minitron-4B-Base.

Эта модель оптимизирована для roleplay-сценариев, RAG QA и вызова функций на английском языке.

Практическое применение модели ориентировано на интеграции в гейм-разработке, преимущественно - в экосистеме NVIDIA.

Модель обучалась в период февраль-август 2024 года.

При создании Nemotron-Mini-4B-Instruct использованы техники Grouped-Query Attention (GQA) и Rotary Position Embeddings (RoPE).

▶️Технические характеристики:

🟢total params - 4B;
🟢embedding size - 3072;
🟢attention heads - 32;
🟢MLP intermediate dimension - 9216;
🟢input context - 4096.

Пример инференса в Transformers, шаблоны простого промпта и instruct- шаблон в карточке модели на Huggingface.

Есть неофициальные квантованные (imatrix) GGUF - версии модели в 8 разрядностях, от 3-bit (2.18 Gb) до 16-bit (8.39 Gb) для запуска в llama.cpp и LM Studio.


📌Лицензирование : NVIDIA Community Model License.


🟡Страница модели на NGC Catalog
🟡Модель
🟡GGUF
🟡Arxiv
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #NVIDIA #LLM #ML #Nemotron

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤10👍4🔥3

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1190

3.54K viewsSep 17, 2024 at 17:24

⚡️ Nemotron-Mini-4B-Instruct: инструктивная компактная модель от Nvidia

Nemotron-Mini-4B-Instruct - небольшая модель, полученная в результате файнтюна, обрезки (pruning), дистилляции и квантования модели Minitron-4B-Base.

Эта модель оптимизирована для roleplay-сценариев, RAG QA и вызова функций на английском языке.

Практическое применение модели ориентировано на интеграции в гейм-разработке, преимущественно - в экосистеме NVIDIA.

Модель обучалась в период февраль-август 2024 года.

При создании Nemotron-Mini-4B-Instruct использованы техники Grouped-Query Attention (GQA) и Rotary Position Embeddings (RoPE).

▶️Технические характеристики:

🟢total params - 4B;
🟢embedding size - 3072;
🟢attention heads - 32;
🟢MLP intermediate dimension - 9216;
🟢input context - 4096.

Пример инференса в Transformers, шаблоны простого промпта и instruct- шаблон в карточке модели на Huggingface.

Есть неофициальные квантованные (imatrix) GGUF - версии модели в 8 разрядностях, от 3-bit (2.18 Gb) до 16-bit (8.39 Gb) для запуска в llama.cpp и LM Studio.


📌Лицензирование : NVIDIA Community Model License.


🟡Страница модели на NGC Catalog
🟡Модель
🟡GGUF
🟡Arxiv
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #NVIDIA #LLM #ML #Nemotron