Nvidia 推出了 Nemotron,这是 Llama-3.1 的高级版本,旨在超越最先进的人工智能 (AI) 模型,包括 GPT-4.
得益于精心处理的数据和创新的硬件,Nemotron 承诺在人工智能领域提供无与伦比的表现。在本文中,我们将看到所有的细节。
Summary
Nvidia的Nemotron凭借前所未有的AI计算能力超越了GPT-4o和Claude-3
正如预期的那样,Nvidia 推出了其新模型的人工智能,Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct,具有颠覆性的影响。
根据Nvidia的说法,这个模型有望超越目前市面上最先进的AI系统,如OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude-3。
这一公告通过Nvidia AI Developer账户在X上发布,迅速引起了业内专家的关注。
Nemotron模型是Meta的Llama-3.1-70B-Instruct的一个修改和改进版本,这是一个开源AI平台。
Nvidia的修改,由名称中的“Nemotron”部分突出显示,反映了该公司在技术上的重大贡献,这推动了模型在功率和多功能性方面达到了新的高度。
基本思想是,这个模型可能比更受欢迎的模型(如GPT-4和Claude-3)更“有用”和更高效,这要归功于精细的调优工作和由Nvidia自己开发的尖端硬件基础设施。
Nemotron 诞生于被称为 lmarena 的聊天机器人竞技场环境中,这是一个不同 人工智能 模型被比较的空间。
Meta, 凭借其名为“Llama”的AI模型系列,提供了Nvidia构建此新系统的基础。
主要目的是创建一个开源AI模型,使其可供开发人员进行进一步的自定义。
然而,Nvidia 想要更进一步,投入其资源创建一个能够与行业领导者竞争并超越他们的人工智能系统。
Nemotron的特点是什么?
其中一个关键因素使Nemotron能够脱颖而出的是使用 set di dati 精心挑选的数据集和高度复杂的微调过程。
Nvidia 利用其强大的计算能力,使用尖端硬件,将 Llama-3.1-70B 模型推向其初始极限之外。
这使得创建一个不仅更强大,而且从实际角度来看更“有用”的AI版本成为可能。
一个术语,在人工智能领域中,可以有多种解释,但通常指的是模型提供相关、准确和及时响应的能力。
基准测试是用于评估人工智能模型有效性的方法之一。然而,并不存在一种唯一且明确的方法来确定哪个模型是“最好的”。
这是因为AI模型的实用性和效率通常取决于主观评估以及其使用的上下文。
实际上,基准测试包括将各种AI模型置于相同的测试中,并根据实用性和准确性评估获得的结果。
在Nemotron的情况下,Nvidia声称其新模型大幅超越了主要竞争对手,包括GPT-4o和Claude-3。
竞争在聊天机器人的竞技场中非常激烈,而Nemotron似乎准备好攀升排行榜。
尽管尚未完全列入 lmarena 的官方排名中,Nvidia 声称其型号在“困难”测试中获得了85 分。如果这一评估得到确认,它将使其在这一特定类别中名列前茅。
这个结果将更加显著,考虑到Llama-3.1-70B,Nemotron的基础,是一个中等水平的模型,相比于Llama-3.1的405B版本,后者更加复杂且参数数量显著增加。
开源基础和其他参数
为了展示AI模型的规模和复杂性,GPT-4o,OpenAI最先进的模型之一,已经开发了超过1万亿个参数。
参数的数量是衡量人工智能模型能力和容量的关键指标之一。
然而,Nvidia 似乎成功地最大化了 Nemotron 的性能,尽管其参数数量相对少于 GPT-4o。
另一个有趣的方面是 Nemotron 的 open source基础,这使其对广大的开发者社区开放。
这种开源方法有可能进一步加速人工智能领域的进展,因为它允许来自世界各地的专家为模型的改进和个性化做出贡献。
此外,Nvidia 决定将其工作基于像 Llama-3.1 这样的开源项目,这表明了在技术进步中合作和共享创新的重要性。