meng shao（@shao__meng）のスレッド

[オープンソースの推奨事項] NVIDIA NeMo スキル NVIDIAのオープンソースツールセットは、LLMの様々な「スキル」の強化に重点を置いています。これは、データ生成からモデルの学習と評価までの全プロセスをカバーする、エンタープライズグレードのエンドツーエンドの完全な開発フレームワークです。 主な機能モジュール 1. 柔軟な推論システム：複数の推論バックエンドをサポートし、API サービス、ローカル サーバー、大規模クラスター間を自由に切り替えられます。主流の推論エンジンである TensorRT-LLM、vLLM、sglang、Megatron を統合します。 - 単一のGPUから数万のGPUまで柔軟なスケーラビリティ 2. 包括的なモデル評価プログラムは、複数の主要分野をカバーする幅広い評価ベンチマークをサポートします。 • 数学的推論：AIMEやHMMTなどの競技レベルの問題が含まれています。• 形式的証明：Lean言語（MiniF2F、ProofNetなど）での定理証明をサポートします。 • コーディングスキル：SWE-benchやLiveCodeBenchなどの実践的なプログラミングタスク • 科学的知識：物理学、化学、生物学などの分野における専門的な問題 • 命令のコンプライアンス、ロングコンテキスト、ツール呼び出し、多言語対応、音声処理などのその他の側面 3. モデルトレーニングでは、NeMo-RL と Verl トレーニング フレームワークを統合し、強化学習などの高度なトレーニング手法をサポートします。 主要な成果プロジェクトは、NVIDIA によるいくつかの重要な研究リリースをサポートしました。 • OpenReasoningシリーズ：当時の数学、コーディング、科学的推論において最先端（SOTA）レベルを達成しました。 • OpenMathReasoning：30万6000問の数学問題と320万点の詳細な解答を含むデータセット。 • OpenMathInstruct-2：1400万点の数学問題と解答のペアからなる大規模な指導ファインチューニングデータセット。 技術的特徴 1. モジュール設計: 各コンポーネントは独立して使用することも、完全なトレーニング評価パイプラインに組み合わせることもできます。 2. スケーラビリティ: 同じコードベースをラップトップとスーパーコンピュータ クラスターで実行できます。 3. エコシステム統合: NVIDIAのAIインフラストラクチャとツールチェーンとの緊密な統合 オープンソースプロジェクト