英伟达不仅要做显卡领域的领先者，还要在大模型领域逐渐建立起自己的优势。
从命名来看，显然 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 是基于 Llama-3.1-70B 打造而成。
从下图中大模型榜单可以看到， Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 的性能仅次于 OpenAI 最新 o1 大模型了。
图源：https://x.com/itsPaulAi/status/1846565333240607148
目前，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 已经可以在线体验了。Starwberry 中有几个 r 这样的题目难不倒它。
图源：https://x.com/mrsiipa/status/1846551610199273817
不过有时也一本正经地胡说八道，比如「2.11 和 2.9 哪个大」。
体验地址：https://huggingface.co/chat/
不过英伟达也强调了，他们主要是提高模型在通用领域的性能，尚未针对数学等专业领域的表现进行调优，或许等待一段时间，模型就可以正确回答 2.11 和 2.9 哪个大了。
此外，英伟达还开源了 Nemotron 的训练数据集 HelpSteer2，包括如下：
构建了 21362 个提示响应，使模型更符合人类偏好，也更有帮助、更符合事实、更连贯，并且可以根据复杂度和详细度进行定制；
构建了 20324 个用于训练的提示响应，1038 个用于验证。
数据集地址：https://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2
除了 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 之外，英伟达还开源了另一个 Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward 模型。
模型合集地址：https://huggingface.co/collections/nvidia/llama-31-nemotron-70b-670e93cd366feea16abc13d8
模型先容
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 是英伟达定制的大型语言模型，旨在提高 LLM 生成的响应的有用性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 在 Arena Hard 基准上得分为 85.0，在 AlpacaEval 2 LC 基准上得分为 57.6，在 GPT-4-Turbo MT-Bench 基准上得分为 8.98。
截至 2024 年 10 月 1 日，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 在三个自动对齐基准中均排名第一，击败了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等强大的前沿模型。
对于这一成绩，有网友表示，在 Arena Hard 基准上拿到 85.0 分，对于一个 70B 的模型来说，确实是件大事。
还有网友讨论说，用相同的提示测试 GPT-4o 和英伟达模型，所有的答案都是英伟达的模型好，并且是好很多的那种。
「加大题目难度，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 照样回答的很好。」
在训练细节上，该模型在 Llama-3.1-70B-Instruct 基础上使用了 RLHF 技术（主要是 REINFORCE 算法），并采用了 Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward 和 HelpSteer2 偏好提示作为初始训练策略。
此外，Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward 是英伟达开发的一个大型语言模型，用于预测 LLM 生成的响应的质量。该模型使用 Llama-3.1-70B-Instruct Base 进行训练，并结合了 Bradley Terry 和 SteerLM 回归奖励模型方法。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward 在 RewardBench 榜单的 Overall 排名中表现最佳，并在 Chat（聊天）、Safety（安全）和 Reasoning（推理）排名中也有出色表现。
不过，想要部署该模型还需要一些先决条件，至少需要一台带有 4 个 40GB 或 2 个 80GB NVIDIA GPU 的机器，以及 150GB 的可用磁盘空间。想要尝试的小伙伴跟着官方给出的步骤进行部署即可。
参考链接：
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward
来源：36kr
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发表于 2024-10-17 20:01:30
