https://reporter.zp.ua

Nvidia представляє відкриту LLM модель Nemotron-4 340B

Редактор: Михайло Мельник

Ви можете поставити запитання спеціалісту!

Nvidia нещодавно представила свою нову відкриту LLM модель Nemotron-4 340B, яка наразі є однією з найбільших після DeepSeek-V2 236B. Ця модель має розмір 340 мільярдів параметрів, що дозволяє їй змагатися з GPT-4-1106, випущеною в листопаді 2023 року. Nemotron-4 340B демонструє як виграші, так і програші в порівнянні з GPT-4-1106, але загалом складає паритет за результатами тестування людиною.

Особливості Nemotron-4 340B

Nemotron-4 340B була навчена на понад 50 природних мовах та більш ніж 40 мовах програмування. Модель використовує архітектуру, що базується на Grouped-Query Attention (GQA) та Rotary Position Embeddings (RoPE). Однак, довжина контексту моделі становить лише 4096 токенів, що може бути обмеженням для деяких завдань.

Різновиди Nemotron-4 340B

Nvidia представила три різновиди Nemotron-4 340B:

  • Nemotron-4-340B-Base – призначена для генерації синтетичних даних.
  • Nemotron-4-340B-Instruct – призначена для чату та виконання інструкцій.
  • Nemotron-4-340B-Reward – base модель з додатковим лінійним шаром для навчання за допомогою нового підходу reward.

Ліцензія та використання

Nemotron-4 340B поширюється під ліцензією NVIDIA Open Model License Agreement, яка дозволяє комерційне використання моделі. Це означає, що розробники можуть використовувати модель для створення комерційних продуктів та сервісів.

Є питання? Запитай в чаті зі штучним інтелектом!

Порівняння Nemotron-4 340B з іншими моделями

МодельРозмірАрхітектураДовжина контексту
Nemotron-4 340B340BGQA, RoPE4096
GPT-4-1106НевідомоНевідомоНевідомо
DeepSeek-V2 236B236BНевідомоНевідомо

Поради для використання Nemotron-4 340B

Ось кілька порад для ефективного використання Nemotron-4 340B:

  1. Використовуйте Nemotron-4-340B-Base для генерації синтетичних даних, щоб розширити свої навчальні набори.
  2. Використовуйте Nemotron-4-340B-Instruct для створення чат-ботів та виконання інструкцій.
  3. Використовуйте Nemotron-4-340B-Reward для навчання моделі з використанням нового підходу reward.
  4. Пам’ятайте про обмеження довжини контексту та враховуйте це при створенні завдань для моделі.

У вас є запитання чи ви хочете поділитися своєю думкою? Тоді запрошуємо написати їх в коментарях!

Приєднуйтеся до нашого чату: Телеграм!
У вас є запитання до змісту чи автора статті?
НАПИСАТИ

Залишити коментар

Опубліковано на 21 06 2024. Поданий під Інтернет. Ви можете слідкувати за будь-якими відповідями через RSS 2.0. Ви можете подивитись до кінця і залишити відповідь.

ХОЧЕТЕ СТАТИ АВТОРОМ?

Запропонуйте свої послуги за цим посиланням.
Контакти :: Редакція
Використання будь-яких матеріалів, розміщених на сайті, дозволяється за умови посилання на Reporter.zp.ua.
Редакція не несе відповідальності за матеріали, розміщені користувачами та які помічені "реклама".