Nemotron은 다른 모델에 비해 어떻게 성능을 발휘하나요?

Nemotron-4-340B-Reward는 두 달 동안 92.2점으로 Reward Bench에서 1위를 차지했으며, 특히 Chat-Hard에서 다음 최선의 대안보다 10점 이상 우수한 성능을 보였습니다.

Nemotron의 라이센스 조건은 무엇인가요?

Nemotron-4-340B 모델은 NVIDIA 오픈 모델 라이센스 하에 출시되며, 이는 배포, 수정 및 개인, 연구 및 상업적 목적으로 사용을 허용하는 관대 한 라이센스입니다. 저작권 요구 사항 없이 사용할 수 있습니다.

Nemotron-Mini-4B-Instruct란 무엇인가요?

Nemotron-Mini-4B-Instruct는 속도와 장치 배포를 위해 증류, 가지치기 및 양자화를 통해 최적화된 소형 언어 모델입니다. 역할 놀이, 검색 증강 생성 및 함수 호출을 지원하며, 컨텍스트 길이는 4,096 토큰입니다.

Nemotron의 주요 사용 사례는 무엇인가요?

Nemotron은 합성 교육 데이터 생성, 금융 애플리케이션, 소매, 의료, 과학 연구, 통신 및 주권 AI 개발에 사용할 수 있습니다. 특히 채팅 애플리케이션 및 AI 모델 교육에 유용합니다.

Nemotron

WebsiteFree TrialLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant AI Developer Tools

Nemotron은 합성 데이터 생성, 채팅 상호작용 및 다양한 언어와 도메인에서의 기업 AI 응용 프로그램에서 우수한 성능을 제공하도록 설계된 NVIDIA의 최첨단 대형 언어 모델 제품군입니다.

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개요
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제품 정보

업데이트됨:Nov 9, 2024

Nemotron이란?

Nemotron은 NVIDIA의 고급 언어 모델 제품군을 나타내며, 강력한 340B-파라미터 모델부터 더 작고 효율적인 4B 모델과 같은 변형이 포함됩니다. 이 제품군에는 상업적 사용을 위한 NVIDIA 오픈 모델 라이센스 하에 출시된 기본, 지침 및 보상 모델이 포함됩니다. 이 모델들은 고급 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 50개 이상의 자연어와 40개 이상의 코딩 언어에 걸친 다양한 데이터셋에서 훈련되어 다양한 AI 응용 프로그램을 위한 다재다능한 도구가 됩니다. 주목할 만한 구성원으로는 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct가 있으며, 이는 GPT-4 및 Claude 3.5와 같은 주요 모델에 비해 우수한 성능을 보여주었습니다.

Nemotron의 주요 기능

Nemotron은 Llama 아키텍처를 기반으로 한 NVIDIA의 고급 언어 모델 가족으로, 4B에서 340B 매개변수에 이르는 모델을 특징으로 합니다. RLHF 훈련 및 지침 조정을 통해 자연어 이해 및 생성에서 우수한 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 플래그십 Llama 3.1 Nemotron 70B 모델은 벤치마크에서 GPT-4o와 같은 경쟁자를 능가하며, 광범위한 컨텍스트 길이를 지원하고 높은 정확도를 유지하면서 기업 애플리케이션을 위한 향상된 기능을 제공합니다.

고급 아키텍처: 멀티 헤드 주의(attention)와 텍스트의 장기 의존성을 포착하기 위한 최적화된 설계를 갖춘 변환기 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 128k 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다

맞춤화 기능: 모델을 특정 사용 사례에 맞게 조정하기 위해 매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT), 프롬프트 학습 및 RLHF를 지원합니다

기업 준비 통합: NVIDIA NeMo 프레임워크 및 Triton 추론 서버와 호환되며, 최적화된 배포 옵션 및 TensorRT-LLM 가속을 제공합니다

다양한 모델 변형: 기본, 지침 및 보상 모델을 포함한 다양한 크기 및 전문화로 제공되며, 4B에서 340B 매개변수까지의 옵션이 있습니다

Nemotron의 사용 사례

합성 데이터 생성: 금융, 의료 및 과학 연구를 포함한 다양한 분야에 대한 고품질 훈련 데이터를 생성합니다

기업 AI 애플리케이션: 강력한 자연어 상호작용 기능을 갖춘 가상 비서 및 고객 서비스 봇을 지원합니다

소프트웨어 개발: 강력한 프로그래밍 언어 이해를 통해 코딩 작업 및 문제 해결을 지원합니다

연구 및 분석: 고급 추론 및 분석 기능을 통해 학술 및 과학 연구를 지원합니다

장점

경쟁자에 비해 우수한 벤치마크 성능

강력한 기업 지원을 갖춘 유연한 배포 옵션

특정 사용 사례에 대한 광범위한 맞춤화 기능

단점

더 큰 모델에 대해 상당한 계산 자원이 필요합니다

응답 생성에서 일부 형식적 특이점이 있습니다

현재 일부 기능에 대해 개발 컨테이너로 제한됩니다

Nemotron 사용 방법

필요한 라이브러리 설치: Hugging Face Transformers 및 NeMo와 같은 필요한 NVIDIA 프레임워크를 포함한 Python 라이브러리를 설치합니다.

환경 설정: NVIDIA 드라이버, CUDA 툴킷을 설정하고 충분한 GPU 리소스가 있는지 확인하여 개발 환경을 구성합니다.

모델 접근: 라이센스 조건에 동의하고 NVIDIA 또는 Hugging Face 리포지토리에서 다운로드하여 Nemotron 모델에 접근합니다.

모델 변형 선택: 필요에 따라 적절한 Nemotron 모델 변형을 선택합니다 (예: 채팅을 위한 Nemotron-4-340B-Instruct, 일반 작업을 위한 Nemotron-4-340B-Base).

모델 로드: 모델 형식(.nemo 또는 변환된 형식)에 따라 NeMo 프레임워크 또는 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 모델을 로드합니다.

매개변수 구성: 맥락 길이(최대 4,096 토큰), 입력/출력 형식 및 사용 사례에 필요한 특정 구성을 포함하여 모델 매개변수를 설정합니다.

API 구현: Flask와 같은 프레임워크를 사용하여 모델 상호작용을 처리하고 응답을 생성하는 API 구현을 만듭니다.

모델 배포: 생산 사용을 위해 Docker와 같은 컨테이너 솔루션이나 Azure AI와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하여 모델을 배포합니다.

미세 조정(선택 사항): 선택적으로 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 또는 Supervised Fine-Tuning (SFT)와 같은 도구를 사용하여 특정 도메인에 대해 모델을 미세 조정합니다.

모니터링 및 평가: 모델 성능을 평가하고 필요한 조정을 하기 위해 모니터링 및 평가 지표를 설정합니다.

Nemotron 자주 묻는 질문

Nemotron은 합성 데이터 생성, 채팅 및 AI 교육에 사용할 수 있는 NVIDIA의 대형 언어 모델(LLM)입니다. 대규모 애플리케이션에서 장치 배포에 이르기까지 다양한 사용 사례를 위해 설계된 Nemotron-4-340B 패밀리와 Nemotron-Mini-4B를 포함한 다양한 버전이 제공됩니다.