Nemotron-4-340B-Instruct

什麼是Stackblitz？

Stackblitz是為JavaScript生態系統量身定制的基於Web的尖端集成開發環境（IDE）。它利用WebContainers（由WebAssembly供電的技術）直接在瀏覽器中生成Instant Node.js環境。該設置提供了出色的速度和安全性，使其成為開發人員的理想工具。

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Nemotron-4-340B-Instruct ：高級語言模型

Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA開發的大型語言模型，專門針對英語單轉和多轉向對話進行了優化。該模型最多支持上下文長度的4096個令牌，並採用了其他對齊步驟，例如有監督的微調（SFT），直接優先優化（DPO）和獎勵優化優先優先優化（RPO）。

通過專用管道生成的大約20K人體標記數據和合成數據的組合，對它進行了培訓，該數據佔訓練數據的98％以上。這種方法可確保模型在人類對話偏好，數學推理，編碼和跟隨教學的領域中表現良好。

誰可以使用它？

希望構建或自定義大型語言模型的開發人員和企業可以從Nemotron-4-340B-Instruct中受益。對於那些從事英語對話，數學解決問題和編程指導的AI應用程序的人來說，這是特別有用的。

示例用法方案

生成培訓數據：幫助開發人員培訓自定義的對話系統。

數學問題解決：提供準確的邏輯推理和解決方案的生成。

編程協助：AIDS程序員了解代碼邏輯，提供指導和代碼生成。

關鍵功能

支持多達4096個上下文長度的令牌，適用於處理長文本。

通過SFT，DPO和RPO增強，改善了對話和跟踪功能。

生成高質量的合成數據，從而幫助開發人員構建自己的LLM。

利用分組的疑問注意力（GQA）和旋轉位置嵌入（繩索）。

與NEMO Framework的自定義工具兼容，包括參數有效的微調和模型對齊。

在包括MT Bench，Ifeval和MMLU在內的各種基準測試中表現出色。

使用模型

1。使用NEMO框架創建用於與已部署模型進行交互的Python腳本。

2。創建一個bash腳本以啟動推理服務器。

3。使用SLURM作業調度程序在多個節點上分配模型，並將其與推理服務器鏈接。

4。在Python腳本中定義文本生成功能，設置請求標題和數據結構。

5。使用提示和生成參數調用文本生成功能以獲取模型響應。

6.調整生成參數，例如溫度，TOPK和TOPP，以控制生成的文本的樣式和多樣性。

7.通過調整系統提示來優化模型輸出以獲得更好的對話結果。