TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.3K subscribers
Post #1204 3.86K

Forwarded from Machinelearning

⚡️ Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct: модель от NVIDIA по методу Neural Architecture Search.

Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct основана на Llama 3.1-70B и предназначена для NLP-задач генерации текста, чата, рассуждения и обобщения. Мультиязычность наследована от родительская модель. Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct также умеет обрабатывать языки программирования.

Архитектура модели построена с использованием методологии Neural Architecture Search (NAS) и блочной дистилляции.

NAS позволяет отобрать наиболее эффективные блоки трансформера для каждого слоя модели, а блочная дистилляция обеспечивает перенос знаний от исходной модели Llama 3.1-70B к более компактной Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct.

Полученная архитектура имеет нерегулярную структуру блоков с уменьшенным количеством операций внимания и полносвязных слоев, что существенно снижает вычислительную сложность и объем используемой памяти.

В процессе обучения модели использовались бенчмаркиMT-Bench и MMLU. Тестирование проводилось на задачах генерации текста, перевода и ответов на вопросы.

Результаты показали, что инференс Llama 3.1-Nemotron-51B-Instruct в 2.2 раза быстрее "родительской" модели (Llama 3.1-70B) при сохранении практически той же точности.

Благодаря сниженным требованиям к памяти, модель может обрабатывать в 4 раза большие объемы данных на одном GPU.


▶️Рекомендованные аппаратные конфигурации:

🟠FP8 - H100-80GB (версии FP8 пока нет в открытом доступе);

🟢BF16 - 2x H100-80GB GPU или 2x A100-80GB GPU.

▶️Пример инференса на Transformers (версия 4.44.2 или выше):

import torch
import transformers

model_id = "nvidia/Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct"
model_kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16, "trust_remote_code": True, "device_map": "auto"}
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id

pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
tokenizer=tokenizer,
max_new_tokens=20,
**model_kwargs
)
print(pipeline([{"role": "user", "content": "Hey how are you?"}]))


📌Лицензирование : NVIDIA AI Foundation Models Community License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Nemotron
  • 👍 9
  • ❤ 5
  • 🥰 1
More from @machinelearning_interview
  1. Oct 10, 2026vibe coding final boss
  2. Oct 9, 2026🧠 ИИ, который сразу выбирает ответ K2-Type-0.9B от IFM получает контекст в виде текста ил…
  3. Oct 9, 2026Извлечь текст из PDF мало. LightOnOCR-3 достаёт ещё и данные из графиков 📄 LightOn выпуст…
  4. Oct 8, 2026⚡ Liquid AI открыла веса двух моделей, которые принимают решения без генерации текста. d1…
  5. Oct 8, 2026Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито Рекомендации на главной дают…
  6. Oct 7, 2026🌍 Google Earth AI помогает прогнозировать вспышки заболеваний по данным о местности Модел…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →