Открытая платформа для генерации синтетических данных на NVIDIA

Открытая платформа для генерации синтетических данных на NVIDIA

NVIDIA представила Nemotron-4 340B - семейство открытых моделей, которые разработчики могут использовать для создания синтетических данных для обучения больших языковых моделей (LLM) в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, производство, розничную торговлю и многие другие.

Качественные обучающие данные играют критическую роль в производительности, точности и качестве ответов на пользовательские LLM. Однако обширные наборы данных могут быть дорогими и сложно доступными. Nemotron-4 340B предоставляет разработчикам уникальную возможность создавать синтетические данные, которые помогут создать мощные LLM.

Семейство Nemotron-4 340B включает базовые, инструктирующие и определяющие модели, которые образуют конвейер для создания синтетических данных для обучения и улучшения LLM. Модели оптимизированы для работы с фреймворком NVIDIA NeMo и библиотекой NVIDIA TensorRT-LLM. Разработчики могут загрузить Nemotron-4 340B из каталога NVIDIA NGC и Hugging Face.

Важность качественных данных для обучения

Качественные обучающие данные играют решающую роль в эффективности и точности кастомных моделей глубокого обучения на естественном языке (LLM), однако их получение часто является проблематичным из-за стоимости и сложности доступа. В этой связи набор моделей Nemotron-4 340B от NVIDIA предоставляет разработчикам уникальную возможность бесплатной и масштабируемой генерации синтетических данных для обучения LLM. Это позволяет создавать мощные модели, работающие в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, производство, розничную торговлю и другие.

Компоненты Nemotron-4 340B

Семейство Nemotron-4 340B представляет собой современные модели, специально оптимизированные для использования с открытой платформой NVIDIA NeMo и библиотекой NVIDIA TensorRT-LLM. Эти модели включают базовые, обучающие и оценочные компоненты, которые служат основой для создания синтетических данных, необходимых для обучения и улучшения крупных языковых моделей (LLMs). Важно отметить, что разработчики могут бесплатно загрузить Nemotron-4 340B из каталога NVIDIA NGC или с использованием сервиса Train on DGX Cloud на платформе Hugging Face. Эти модели призваны помочь в создании мощных LLMs, улучшая производительность и качество ответов через генерацию синтетических данных, что особенно ценно в случаях, когда доступ к большим разнообразным размеченным наборам данных затруднен.

Доступность и использование

Nemotron-4 340B - это открытая платформа моделей, разработанных для NVIDIA NeMo и NVIDIA TensorRT-LLM, которые помогают в генерации синтетических данных для обучения и настройки больших языковых моделей. Эти модели представляют собой базовые модели, инструкционные модели и модели вознаграждения, которые образуют цепочку для создания синтетических данных. Разработчики могут легко загрузить Nemotron-4 340B из каталога NVIDIA NGC и Hugging Face, а также использовать сервис Train on DGX Cloud для настройки моделей. В ближайшем будущем они также будут доступны на сайте ai.nvidia.com в виде микросервиса NVIDIA NIM с удобным программным интерфейсом для развертывания в любой среде.

Генерация синтетических данных с помощью моделей Nemotron-4 340B

Модели Nemotron-4 340B от NVIDIA представляют собой открытую платформу для генерации синтетических данных, которые могут быть использованы разработчиками для обучения крупных языковых моделей. На сегодняшний день доступ к качественным обучающим данным играет решающую роль в производительности и точности настраиваемых языковых моделей. Однако создание и доступ к подходящим наборам данных может быть дорогостоящим и сложным процессом.

Модели Nemotron-4 340B включают базовые, обучающие и поощрительные модели, создавая целый пайплайн для генерации синтетических данных, необходимых для обучения и совершенствования настраиваемых языковых моделей. Они оптимизированы для совместной работы с фреймворком NVIDIA NeMo и библиотекой NVIDIA TensorRT-LLM для вывода. Разработчики могут с легкостью скачать Nemotron-4 340B уже сейчас из каталога NVIDIA NGC и из Hugging Face, где они также могут использовать сервис Train on DGX Cloud для настройки открытых моделей и их улучшения.

Настройка и оптимизация моделей

Используя открытые платформы NVIDIA NeMo и NVIDIA TensorRT-LLM, разработчики могут оптимизировать свои модели для создания синтетических данных и оценки ответов. Модели Nemotron-4 340B Base, обученные на огромном объеме данных, могут быть доработаны через NeMo для точной настройки под конкретные задачи. В рамках NeMo предусмотрены различные методы настройки, включая классическое дообучение и новейшие подходы, например, адаптацию по низкому рангу (LoRA). Для улучшения качества моделей также доступен NeMo Aligner и наборы данных с аннотациями от Nemotron-4 340B Reward. Эти шаги, включая сопоставление моделей, существенны для обучения языково-генеративных моделей и обеспечивают безопасность, точность и согласованность их выводов с поставленными целями. В дополнение, предприятия могут обратиться к облачной платформе NVIDIA AI Enterprise для получения профессиональной поддержки и обеспечения безопасности в процессе использования генеративных моделей искусственного интеллекта.

Оценка безопасности и начало работы

Модель Nemotron-4 340B Instruct прошла обширную оценку безопасности, демонстрируя высокие результаты по ряду рисковых показателей. Важно, однако, чтобы пользователи оценили выходные данные модели внимательно, чтобы гарантировать их соответствие, безопасность и точность задаче использования. Гибридная оценка модели включает в себя тесты на устойчивость к внешним атакам, обеспечивая безопасность в разнообразных сценариях применения. Пользователям рекомендуется знакомиться с документом модели для подробной информации о безопасности и процессах оценки. Важно отметить, что скачать модели Nemotron-4 340B можно через платформы NVIDIA NGC и Hugging Face, а также ознакомиться с исследовательскими статьями, проливающими свет на модель и используемый набор данных.