Nvidia công bố pipeline tạo dữ liệu tổng hợp để huấn luyện LLM

• NVIDIA công bố dòng mô hình Nemotron-4 340B
  • Có thể dùng để tạo dữ liệu tổng hợp phục vụ huấn luyện LLM thương mại trong nhiều ngành như y tế, tài chính, sản xuất và bán lẻ
• Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao đóng vai trò quan trọng đối với hiệu năng, độ chính xác và chất lượng phản hồi của LLM tùy biến. Tuy nhiên, các bộ dữ liệu vững chắc thường tốn kém và khó tiếp cận
• Nemotron-4 340B cung cấp một phương pháp có thể mở rộng để nhà phát triển tạo dữ liệu tổng hợp miễn phí, giúp xây dựng các LLM mạnh mẽ
  • Bao gồm các mô hình Base, Instruct và Reward
  • Tạo thành một pipeline để sinh dữ liệu tổng hợp dùng cho việc huấn luyện và cải thiện LLM
  • Được tối ưu hóa với NVIDIA NeMo, framework mã nguồn mở, và cũng tương thích với thư viện NVIDIA TensorRT-LLM
  • Hiện có thể tải về trên Hugging Face và dự kiến cũng sẽ được cung cấp dưới dạng vi dịch vụ NVIDIA NIM trên ai.nvidia.com

Tạo dữ liệu tổng hợp với Nemotron

• LLM có thể được dùng để tạo dữ liệu huấn luyện tổng hợp trong những tình huống khó tiếp cận các bộ dữ liệu lớn, đa dạng và có gắn nhãn
• Mô hình Nemotron-4 340B Instruct có thể tạo ra nhiều loại dữ liệu tổng hợp mô phỏng đặc tính của dữ liệu thực, từ đó nâng cao hiệu năng và độ vững của LLM tùy biến
• Mô hình Nemotron-4 340B Reward lọc ra các phản hồi chất lượng cao để cải thiện chất lượng dữ liệu do AI tạo ra. Mô hình này đánh giá phản hồi theo năm thuộc tính: mức độ hữu ích, độ chính xác, tính nhất quán, độ phức tạp và độ dài diễn giải
• Các nhà nghiên cứu có thể dùng mô hình Nemotron-4 340B Base cùng với dữ liệu tùy chỉnh để tạo mô hình chỉ dẫn hoặc mô hình thưởng của riêng mình

Tinh chỉnh chi tiết với NeMo và tối ưu suy luận bằng TensorRT-LLM

• Có thể tối ưu hiệu quả của các mô hình Instruct và Reward để tạo dữ liệu tổng hợp và đánh giá phản hồi bằng NVIDIA NeMo và NVIDIA TensorRT-LLM
• Các mô hình Nemotron-4 340B tận dụng tensor parallelism, chia các ma trận trọng số riêng lẻ trên nhiều GPU và máy chủ, cho phép suy luận quy mô lớn một cách hiệu quả
• Mô hình Nemotron-4 340B Base, được huấn luyện trên 9 nghìn tỷ token, có thể được tùy biến cho các mục đích hoặc miền cụ thể bằng framework NeMo
• Framework NeMo cung cấp nhiều phương pháp tùy biến khác nhau, qua đó có thể nâng cao độ chính xác và cải thiện đầu ra cho các tác vụ con cụ thể
• Để nâng cao chất lượng mô hình, NeMo Aligner và mô hình Nemotron-4 340B Reward có thể căn chỉnh mô hình bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu đã được chú thích

[soychick]

Sử dụng Nemotron để tạo dữ liệu tổng hợp và có thể dùng dữ liệu này cho việc huấn luyện LLM