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[Recommandation Open Source] Compétences NVIDIA NeMo La suite d'outils open source de NVIDIA vise à améliorer diverses compétences en modélisation linguistique. Il s'agit d'un framework de développement complet de niveau entreprise qui couvre l'intégralité du processus, de la génération des données à l'entraînement et à l'évaluation du modèle. Principaux modules fonctionnels 1. Système d'inférence flexible : prend en charge plusieurs moteurs d'inférence : peut basculer librement entre les services API, les serveurs locaux et les clusters à grande échelle ; intègre les principaux moteurs d'inférence : TensorRT-LLM, vLLM, sglang et Megatron. - Évolutivité flexible, d'un seul GPU à des dizaines de milliers de GPU 2. Un programme complet d'évaluation des modèles prend en charge un large éventail de critères d'évaluation, couvrant plusieurs domaines clés : • Raisonnement mathématique : Inclut des problèmes de niveau compétition tels que AIME et HMMT. • Preuves formelles : Prend en charge les preuves de théorèmes dans les langages Lean (MiniF2F, ProofNet, etc.). • Compétences en programmation : Exercices pratiques de programmation tels que SWE-bench et LiveCodeBench • Connaissances scientifiques : Problématiques professionnelles dans des domaines tels que la physique, la chimie et la biologie • Autres dimensions telles que le respect des consignes, le contexte long, les appels d’outils, le multilinguisme et le traitement de la parole 3. L'entraînement du modèle intègre les cadres d'entraînement NeMo-RL et Verl, prenant en charge des techniques d'entraînement avancées telles que l'apprentissage par renforcement. Le projet « Key Achievements » a soutenu plusieurs publications de recherche importantes de NVIDIA : • Série OpenReasoning : Objectif : atteindre les niveaux de pointe en mathématiques, en programmation et en raisonnement scientifique de l’époque. • OpenMathReasoning : Ensemble de données contenant 306 000 problèmes mathématiques et 3,2 millions de solutions détaillées. • OpenMathInstruct-2 : Ensemble de données à grande échelle pour l’optimisation des instructions, comprenant 14 millions de paires question-réponse mathématiques. Caractéristiques techniques 1. Conception modulaire : Chaque composant peut être utilisé indépendamment ou combiné dans un pipeline complet d'entraînement et d'évaluation. 2. Évolutivité : Le même code source peut s'exécuter sur des ordinateurs portables et des clusters de supercalculateurs. 3. Intégration à l'écosystème : Intégration poussée avec l'infrastructure et la chaîne d'outils d'IA de NVIDIA projets open source