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Nemotron 4 340B Instruct
Nemotron 4 340B Instruct
Nemotron-4-340B-Instruct模型面向需要构建或定制大型语言模型的开发者和企业。它特别适合于那些需要在英文对话、数学推理、编程指导等领域应用AI技术的用户。
AI聊天机器人AI模型#大型语言模型#对话系统#编程辅助#数据合成优质新品开源
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简介
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
截图
产品特色
支持4096个token的上下文长度，适用于长文本处理。
经过SFT、DPO和RPO等对齐步骤，优化了对话和指令遵循能力。
能够生成高质量的合成数据，助力开发者构建自己的LLM。
使用了Grouped-Query Attention (GQA)和Rotary Position Embeddings (RoPE)技术。
支持NeMo Framework的定制工具，包括参数高效微调和模型对齐。
在多种评估基准上表现优异，如MT-Bench、IFEval、MMLU等。
使用教程
1. 使用NeMo Framework创建一个Python脚本与部署的模型进行交互。
2. 创建一个Bash脚本来启动推理服务器。
3. 使用Slurm作业调度系统将模型分布在多个节点上，并与推理服务器关联。
4. 定义Python脚本中的文本生成函数，设置请求头和数据结构。
5. 调用文本生成函数，传入提示(prompt)和生成参数，获取模型响应。
6. 根据需要调整生成参数，如温度(temperature)、top_k、top_p等，以控制文本生成的风格和多样性。
7. 通过调整系统提示(system prompt)来优化模型的输出，以达到更好的对话效果。
流量来源
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