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Nemotron-4 340B指令模型旨在创建多样化的合成数据,这些数据模仿现实世界数据的特征,从而在各个领域增强定制LLMs的性能和鲁棒性。此模型对于生成初始数据输出至关重要,这些输出可以进一步细化和改进。 -
Nemotron-4 340B奖励模型在筛选和提高AI生成数据的质量方面起着关键作用。它根据有用性、正确性、连贯性、复杂性和冗余度评估响应。此模型确保合成数据质量高,且与应用需求相关。 -
Nemotron-4 340B基础模型作为定制的基础框架。在9万亿个token上训练,此模型可以使用专有数据和各种数据集进行微调,以适应特定用例。它通过NeMo框架支持广泛的定制,允许进行监督微调和参数高效的方法,如低秩适应(LoRA)。
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