Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de código abierto] Habilidades de NVIDIA NeMo El conjunto de herramientas de código abierto de NVIDIA se centra en mejorar diversas habilidades de LLM. Se trata de un marco de desarrollo integral de nivel empresarial que abarca todo el proceso, desde la generación de datos hasta el entrenamiento y la evaluación de modelos. Módulos funcionales principales 1. Sistema de inferencia flexible: admite múltiples backends de inferencia: puede cambiar libremente entre servicios de API, servidores locales y clústeres a gran escala; integra motores de inferencia convencionales: TensorRT-LLM, vLLM, sglang y Megatron. - Escalabilidad flexible desde una sola GPU a decenas de miles de GPU 2. Un programa integral de evaluación de modelos admite una amplia gama de parámetros de evaluación y abarca múltiples áreas clave: • Razonamiento matemático: Incluye problemas de nivel competitivo como AIME y HMMT. • Demostraciones formales: Admite demostraciones de teoremas en lenguajes Lean (MiniF2F, ProofNet, etc.). • Habilidades de programación: Tareas prácticas de programación como SWE-bench y LiveCodeBench • Conocimientos científicos: Problemas profesionales en campos como la física, la química y la biología • Otras dimensiones como el cumplimiento de instrucciones, el contexto extenso, las llamadas a herramientas, el multilingüismo y el procesamiento del habla 3. El entrenamiento de modelos integra los marcos de entrenamiento NeMo-RL y Verl, respaldando técnicas de entrenamiento avanzadas como el aprendizaje de refuerzo. El proyecto de logros clave ha respaldado varios lanzamientos de investigación importantes de NVIDIA: • Serie OpenReasoning: Alcanzando los niveles más avanzados (SOTA) en matemáticas, programación y razonamiento científico en aquel momento. • OpenMathReasoning: Un conjunto de datos con 306.000 problemas matemáticos y 3,2 millones de soluciones detalladas. • OpenMathInstruct-2: Un conjunto de datos a gran escala para el ajuste fino de instrucciones con 14 millones de pares de preguntas y respuestas matemáticas. Características técnicas 1. Diseño modular: cada componente puede utilizarse de forma independiente o combinarse en un proceso completo de capacitación y evaluación. 2. Escalabilidad: la misma base de código puede ejecutarse en computadoras portátiles y clústeres de supercomputadoras. 3. Integración del ecosistema: integración profunda con la infraestructura y la cadena de herramientas de IA de NVIDIA proyectos de código abierto