Новые возможности от NVIDIA: Немотрон-4 340B и синтетические данные для обучения LLM

NVIDIA представила семейство моделей Nemotron-4 340B, разработанных для создания синтетических данных для обучения крупных языковых моделей (LLM) в различных отраслях. Эти модели, включая базовую, инструкционную и модель вознаграждения, обеспечивают оптимизированный подход к синтезу новых данных, что помогает улучшить производительность специализированных LLM, нацеленных на конкретные области. Модель Инструкция создает разнообразные синтетические данные, имитирующие характеристики реального мира, в то время как модель Вознаграждение фильтрует высококачественные ответы на основе таких атрибутов, как полезность, правильность и связность. Модели, оптимизированные для фреймворка NVIDIA NeMo и библиотеки TensorRT-LLM, облегчают эффективное обучение и вывод конечных моделей. Доступность Nemotron-4 340B через Hugging Face и предстоящее появление на ai.nvidia.com подчеркивают стремление NVIDIA демократизировать инструменты искусственного интеллекта в различных отраслях. Это семейство моделей может использоваться в сферах здравоохранения, финансов, производства и розничной торговли, предоставляя разработчикам возможность создавать передовые интеллектуальные системы, адаптированные к специфическим потребностям. Расширение доли рынка NVIDIA в сегменте чипов искусственного интеллекта и достижение второго места по стоимости на мировых рынках подчеркивает важность разработок, таких как Nemotron-4 340B. Несмотря на продвижение технологий искусственного интеллекта, монеты криптовалют столкнулись с спадом на фоне широких флуктуаций на рынке. Монеты, такие как Bittensor (TAO), Fetch.ai (FET), Render (RNDR) и NEAR Protocol (NEAR), показали пессимистические тенденции, отражая настроения инвесторов в условиях рыночной неопределенности.