

Nemotron 4 340B Instruct
紹介 :
Nemotron-4-340B-Instructは、NVIDIAが開発した大規模言語モデル(LLM)で、英語の一問一答および多様な対話シーン向けに最適化されています。4096トークンのコンテキスト長をサポートし、教師あり微調整(SFT)、直接的選好最適化(DPO)、報酬認識選好最適化(RPO)などの追加の整合ステップを経て開発されました。約2万件の人工アノテーションデータに基づき、教師あり微調整と選好微調整のための98%以上の合成データを合成データ生成パイプラインによって生成しました。これにより、人間の対話選好、数学的推論、コーディング、指示遵守において優れたパフォーマンスを発揮し、様々なユースケース向けに高品質の合成データを生成できます。
ターゲットユーザー :
Nemotron-4-340B-Instructモデルは、大規模言語モデルの構築やカスタマイズを行う開発者や企業を対象としています。特に、英語による対話、数学的推論、プログラミング指導などの分野でAI技術を活用したいユーザーに最適です。
使用シナリオ
トレーニングデータの生成を行い、開発者がカスタマイズされた対話システムをトレーニングするのを支援します。
数学の問題解決において、正確な論理推論と解答生成を提供します。
プログラマーがコードのロジックを迅速に理解するのを支援し、プログラミングの指導とコード生成を提供します。
製品特徴
4096トークンのコンテキスト長に対応し、長文処理に適しています。
SFT、DPO、RPOなどの調整ステップを経て、対話能力と指示遵守能力が最適化されています。
高品質の合成データを生成し、開発者による独自のLLM構築を支援します。
Grouped-Query Attention (GQA)とRotary Position Embeddings (RoPE)技術を採用しています。
NeMo Frameworkのカスタマイズツール(パラメータ効率的な微調整やモデルの調整を含む)をサポートしています。
MT-Bench、IFEval、MMLUなど、様々な評価基準で優れたパフォーマンスを示しています。
使用チュートリアル
1. NeMo Frameworkを使用して、デプロイ済みのモデルと対話するPythonスクリプトを作成します。
2. 推論サーバーを起動するBashスクリプトを作成します。
3. Slurmジョブスケジューリングシステムを使用して、複数のノードにモデルを分散し、推論サーバーと関連付けます。
4. Pythonスクリプト内でテキスト生成関数を定義し、リクエストヘッダーとデータ構造を設定します。
5. テキスト生成関数を呼び出し、プロンプトと生成パラメータを渡して、モデルの応答を取得します。
6. 必要に応じて、温度(temperature)、top_k、top_pなどの生成パラメータを調整して、テキスト生成のスタイルと多様性を制御します。
7. システムプロンプトを調整してモデルの出力を最適化し、より良い対話効果を実現します。
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