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英偉達開源Nemotron-70B模型,性能超越GPT-4o和Claude 3.5

英偉達開源Nemotron-70B模型,性能超越GPT-4o和Claude 3.5

近日,英偉達悄然開源了其最新的超強大模型——Nemotron-70B。一經發布,該模型便迅速在AI社區引發轟動,其性能在多個基準測試中超越了包括GPT-4、GPT-4 Turbo以及Claude 3.5 Sonnet在內的140多個開閉源模型,僅次于OpenAI的最新模型o1。

Nemotron-70B的基礎模型是基于Llama-3.1-70B開發而成,并通過人類反饋強化學習進行了訓練,特別是采用了“強化算法”。在訓練過程中,英偉達使用了一種新的混合訓練方法,包括Bradley-Terry和Regression在內的訓練獎勵模型,同時開源了訓練數據集。該模型基于Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward提供獎勵信號,并利用HelpSteer2-Preference提示來引導模型生成符合人類偏好的答案。

在LMSYS大模型競技場中的Arena Hard評測中,Nemotron-70B得分85,在AlpacaEval 2 LC上得分57.6,在GPT-4-Turbo MT-Bench上為8.98。這些成績充分展示了其強大的性能。

網友們紛紛對Nemotron-70B進行了測試,發現該模型在處理復雜問題時表現出色。例如,在回答關于香蕉數量的問題時,Nemotron-70B能夠準確地將問題所給信息進行分解,并一步一步推理得出正確答案。此外,在回答關于活到89歲的名人名單時,盡管模型將某人的去世日期弄錯,但整體表現仍然令人印象深刻。

值得注意的是,Nemotron-70B在hard prompt上的表現也備受關注。雖然在一些測試中未能完全通過,但其給出的初步輸出非常有趣且富有啟發性。例如,在回答關于月球距離和步行到月球的合理性的問題時,Nemotron-70B從物理學的角度進行了詳細分析,并得出了合理的結論。

業內專家表示,英偉達之所以不斷開源超強模型,是為了推動芯片銷售。隨著模型變得越來越復雜,所有盈利公司都必須訂購更多芯片來訓練這些模型。因此,開源模型實際上是在為硬件銷售鋪路。

然而,對于大模型初創企業來說,巨頭們的開源策略無疑帶來了巨大的壓力。這些企業往往難以在商業落地和名氣上與巨頭們競爭,如果無法創造利潤,將很快失去風投的資助,面臨倒閉的風險。

盡管如此,Nemotron-70B的開源仍然為AI社區帶來了巨大的價值。該模型的出現不僅推動了AI技術的發展,還為研究人員和開發人員提供了更多的選擇和可能性。

英偉達開源Nemotron-70B模型無疑為AI領域帶來了新的活力和機遇。我們期待未來能夠看到更多優秀的開源模型出現,共同推動AI技術的發展和進步。

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