- NVIDIA presentó la familia de modelos Nemotron-4 340B
- Puede usarse para generar datos sintéticos para el entrenamiento de LLM comerciales en diversas industrias como salud, finanzas, manufactura y retail
- Los datos de entrenamiento de alta calidad juegan un papel importante en el rendimiento, la precisión y la calidad de respuesta de los LLM personalizados. Sin embargo, los conjuntos de datos robustos son costosos y difíciles de conseguir
- Nemotron-4 340B ofrece a los desarrolladores una forma escalable de generar gratis datos sintéticos que ayuden a construir LLM potentes
- Incluye modelos Base, Instruct y Reward
- Forman un pipeline para generar datos sintéticos usados para entrenar y mejorar LLM
- Está optimizado con NVIDIA NeMo, un framework de código abierto, y también es compatible con la librería NVIDIA TensorRT-LLM
- Actualmente puede descargarse desde Hugging Face, y también estará disponible como microservicio NVIDIA NIM en ai.nvidia.com
Generación de datos sintéticos con Nemotron
- Los LLM pueden usarse para generar datos sintéticos de entrenamiento en situaciones donde es difícil acceder a conjuntos de datos grandes, diversos y etiquetados
- El modelo Nemotron-4 340B Instruct puede generar una variedad de datos sintéticos que imitan las características de los datos reales, aumentando el rendimiento y la robustez de los LLM personalizados
- El modelo Nemotron-4 340B Reward filtra respuestas de alta calidad para mejorar la calidad de los datos generados por IA. Este modelo evalúa las respuestas con cinco atributos: utilidad, precisión, coherencia, complejidad y verbosidad
- Los investigadores pueden usar el modelo Nemotron-4 340B Base junto con datos personalizados para crear sus propios modelos de instrucciones o de recompensa
Ajuste fino con NeMo y optimización de inferencia con TensorRT-LLM
- Con NVIDIA NeMo y NVIDIA TensorRT-LLM, se puede optimizar la eficiencia de los modelos de instrucciones y recompensa para generar datos sintéticos y evaluar respuestas
- Los modelos Nemotron-4 340B aprovechan el paralelismo de tensores, que divide matrices de pesos individuales entre múltiples GPU y servidores para permitir una inferencia eficiente a gran escala
- El modelo Nemotron-4 340B Base, entrenado con 9 billones de tokens, puede personalizarse para usos o dominios específicos mediante el framework NeMo
- A través del framework NeMo se ofrecen varios métodos de personalización, con los que se puede aumentar la precisión y mejorar la salida para subtareas específicas
- Para mejorar la calidad del modelo, NeMo Aligner y el modelo Nemotron-4 340B Reward pueden alinear el modelo usando conjuntos de datos anotados
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Nvidia revela un pipeline de generación de datos sintéticos para el entrenamiento de LLM
Genera datos sintéticos con Nemotron y permite usarlos para entrenar LLM