Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
目标受众为需要利用先进大型语言模型进行文本生成和查询回答的研究人员、开发者和企业。由于模型在多个基准测试中表现出色,特别适合那些寻求提升文本生成准确性和帮助性的用户。此外,对于希望利用NVIDIA GPU优化其AI应用性能的用户,此模型也是
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占比最多地区: US(17.94%)
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简介
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
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产品特色
在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和MT-Bench基准测试中表现优异。
使用RLHF和REINFORCE算法进行训练,提高回答的准确性和帮助性。
提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式。
可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理,具有OpenAI兼容的API接口。
模型在处理通用领域指令时表现出色,尽管未针对特定领域如数学进行优化。
支持通过NVIDIA NeMo Framework进行部署,该框架基于NVIDIA TRT-LLM提供高吞吐量和低延迟的推理解决方案。
需要至少4个40GB或2个80GB的NVIDIA GPU以及150GB的空闲磁盘空间。
使用教程
1. 注册并获取NVIDIA NeMo Framework容器的免费且立即访问权限。
2. 如果没有NVIDIA NGC API密钥,登录NVIDIA NGC生成API密钥。
3. 使用docker登录nvcr.io并拉取所需的容器。
4. 下载模型的checkpoint。
5. 运行Docker容器,并设置环境变量HF_HOME。
6. 在容器内启动服务器,进行模型转换和部署。
7. 服务器准备就绪后,使用客户端代码进行查询。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
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