- NVIDIA mengumumkan keluarga model Nemotron-4 340B
- Dapat digunakan untuk menghasilkan data sintetis guna pelatihan LLM komersial di berbagai industri seperti layanan kesehatan, keuangan, manufaktur, dan ritel
- Data pelatihan berkualitas tinggi berperan penting dalam performa, akurasi, dan kualitas respons LLM kustom. Namun, dataset yang kuat mahal dan sulit diakses
- Nemotron-4 340B menyediakan cara yang skalabel bagi pengembang untuk menghasilkan data sintetis secara gratis yang membantu membangun LLM yang kuat
- Mencakup model Base, Instruct, dan Reward
- Membentuk pipeline untuk menghasilkan data sintetis yang digunakan untuk melatih dan meningkatkan LLM
- Dioptimalkan untuk framework open source NVIDIA NeMo, serta kompatibel dengan library NVIDIA TensorRT-LLM
- Saat ini tersedia untuk diunduh di Hugging Face, dan juga akan disediakan sebagai microservice NVIDIA NIM di ai.nvidia.com
Pembuatan data sintetis dengan Nemotron
- LLM dapat digunakan untuk menghasilkan data pelatihan sintetis ketika sulit memperoleh akses ke dataset berskala besar, beragam, dan berlabel
- Model Nemotron-4 340B Instruct dapat menghasilkan beragam data sintetis yang meniru karakteristik data nyata untuk meningkatkan performa dan ketangguhan LLM kustom
- Model Nemotron-4 340B Reward menyaring respons berkualitas tinggi untuk meningkatkan mutu data yang dihasilkan AI. Model ini menilai respons berdasarkan lima atribut: helpfulness, correctness, coherence, complexity, dan verbosity
- Peneliti dapat menggunakan model Nemotron-4 340B Base bersama data kustom untuk membuat model instruct atau reward mereka sendiri
Fine-tuning melalui NeMo dan optimasi inferensi melalui TensorRT-LLM
- Dengan menggunakan NVIDIA NeMo dan NVIDIA TensorRT-LLM, efisiensi model instruct dan reward dapat dioptimalkan untuk menghasilkan data sintetis dan mengevaluasi respons
- Model Nemotron-4 340B memanfaatkan tensor parallelism yang membagi masing-masing matriks bobot ke banyak GPU dan server, sehingga memungkinkan inferensi skala besar yang efisien
- Model Nemotron-4 340B Base yang dilatih dengan 9 triliun token dapat dikustomisasi untuk use case atau domain tertentu menggunakan framework NeMo
- Berbagai metode kustomisasi disediakan melalui framework NeMo, yang dapat meningkatkan akurasi dan memperbaiki output untuk sub-tugas tertentu
- Untuk meningkatkan kualitas model, NeMo Aligner dan model Nemotron-4 340B Reward dapat menyelaraskan model menggunakan dataset beranotasi
1 komentar
Menggunakan Nemotron untuk menghasilkan data sintetis dan memakainya dalam pelatihan LLM