刚刚，英伟达开源了超强模子 Nemotron-70B，后者仍是发布就卓著了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet，仅次于 OpenAI o1！AI 社区惊呼：新的开源王者又来了？业内直呼：用 Llama 3.1 训出小模子吊打 GPT-4o，几乎是神来之笔！

一醒觉来，新模子 Nemotron-70B 成为仅次 o1 的最强王者！

是的，就在昨晚，英伟达悄无声气地开源了这个超苍劲模子。仍是发布，它坐窝在 AI 社区激发高大震荡。

在多个基准测试中，它一举卓著多个开首进的 AI 模子，包括 OpenAI 的 GPT-4、GPT-4 Turbo 以及 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 等 140 多个开闭源模子。况且仅次于 OpenAI 最新模子 o1。

在即等于在莫得挑升请示、出奇推理 token 的情况下，Nemotron-70B 也能答对「草莓有几个 r」经典难题。

业内东谈主士评价：英伟达在 Llama 3.1 的基础上考研出不太大的模子，卓著了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet，几乎是神来之笔。

网友们纷繁驳斥：这是一个历史性的开放权重模子。

现时，模子权重已可在 Hugging Face 上获取。

地址：https://huggingface.co/ nvidia / Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF

有东谈主已经用两台 Macbook 跑起来了。

卓著 GPT-4o，英伟达新模子爆火

Nemotron 基础模子，是基于 Llama-3.1-70B 确立而成。Nemotron-70B 通过东谈主类反馈强化学习完成的考研，尤其是「强化算法」。

此次考研经由中，使用了一种新的夹杂考研时势，考研奖励模子时用了 Bradley-Terry 和 Regression。使用夹杂考研时势的要津，就是 Nemotron 的考研数据集，而英伟达也一并开源了。

它基于 Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward 提供奖励信号，并愚弄 HelpSteer2-Preference 请示来相通模子生成妥当东谈主类偏好的谜底。

在英伟达团队一篇预印本论文中，挑升先容了 HelpSteer2-Preference 算法。

论文地址：https://arxiv.org/ pdf/2410.01257

在 LMSYS 大模子竞技场中，Arena Hard 评测中，Nemotron-70B 得分 85。

在 AlpacaEval 2 LC 上得分 57.6，在 GPT-4-Turbo MT-Bench 上为 8.98。

简略打败 GPT-4o 的模子，究竟有多强？

各路网友纷繁出题，来闇练 Nemotron-70B 着实水平。

测试脱手！

「一步一步雅致念念考：我现时有两根香蕉，我昨天吃掉一根，现时还有几根」？

Nemotron-70B 会将问题所给信息进行解析，然后一步一步推理得出，最终的正确谜底是 2 根。

驳斥区网友暗示，来一谈上难度的题「列出活到 89 岁的十位名东谈主」。

不外，模子却把某东谈主的失掉日历弄错了，但是它不是一个推理题。

还有确立者要求它，将通盘 entropix 的 jax 模子已矣退换成 Pytorch 时势，而且在零样本的情况下，70B 模子就完成了。

那么，Nemotron-70B 在 hard prompt 上的发达，是否值得磋商？

在如下测试中，较着并莫得通过，但如实给出了一个很是道理的初步输出。

「谈判一个假定情况，如若月球只好 25 英里远，而一个东谈主有天际服来保护我方免受天际环境的严酷影响，东谈主类步行到月球是否合理？只回答最凸起的重心。」

Nemotron-70B 给出的回答是：

不成能，因为需要克服高大的重力逃遁速率：即使月球只好 25 英里远，东谈主类仍然需要克服苟简 2.4 公里 / 秒（5,376 英里 / 小时）的运转逃遁速率，才能从地球名义到达月球名义。步行速率最快也只好约 5-6 英里 / 小时（8-9.7 公里 / 小时），远远不及以达到这个速率，使得步行到月球十足不切践诺。

再来一谈推理题，让 Nemotron-70B 与 GPT-4o 一王人 PK「薛定谔的猫」实验变体：

一只死猫被放入一个盒子中，盒子里还有一个核同位素、一瓶毒药和一个放射探伤器。如若放射探伤器检测到放射，它就会开释毒药。一天后绽放盒子。猫辞世的概率是些许？

Nemotron-70B 谈判很有特色的是，从一脱手就谈判到猫就是死的，即便放在盒子一天后，仍旧是死的。

而 GPT-4o 并没相关注运转要求的防碍性，而是就盒子里的客不雅要求，进行分析得出 50% 的概率。

有网友暗示，很是期待看到 Nemotron 70B 在我方的 Ryzen 5 / Radeon 5600 Linux 电脑上跑起来是什么相貌。

在 40GB + 以上的情况下，它几乎就是一头怪兽。

芯片巨头不休开源超强模子

英伟达为若何此热衷于不休开源超强模子？

业内东谈主暗示，之是以这样作念，就开源模子变得如斯优秀，就是为了让统统盈利公司都必须订购更多芯片，来考研越来越复杂的模子。不管如何，东谈主们都需要购买硬件，来运行免费模子。

总之，只须英伟达在定制芯片上保抓最初，在神经形态芯片往时上参预弥散资金，他们会永远立于攻无不克。

无代码初创公司首创东谈主 Andres Kull 心酸地暗示，英伟达不错不休开源超强模子。因为他们既有大都资金资助扣问者，同期还在不休发展壮大确立生态。

而 Meta 不错依托我方的外交媒体，得回利润上的资助。

但是大模子初创企业的处境就很是困难了，巨头们通过万般本事，在交易落地和名气上都取得了碾压，但小企业如若无法创造利润，将很快失去风头家的资助，飞速倒闭。

而愈加可怕的是，英伟达不错以低 1000 倍的资本已矣这少量。

如若英伟达确切采用这样作念，将无东谈主能与之匹敌。

现时，英伟达占好意思国 GDP 的 11.7%。而在互联网泡沫顶峰期间，念念科仅占好意思国 GDP 的 5.5%

最强开源模子是怎么考研出来的

在考研模子的经由中，奖励模子阐发了很防碍的作用，因为它关于诊疗模子的解任指示才智至关防碍。

主流的奖励模子时势主要有两种：Bradley-Terry 和 Regression。

前者发祥于统计学中的排名表面，通过最大化被采用和被终止反馈之间的奖励差距，为模子提供了一种获胜的基于偏好的反馈。

后者则模仿了神志学中的评重量表，通过展望特定请示下反馈的分数来考研模子。这就允许模子对反馈的质料进行更细节的评估。

对扣问者和从业东谈主员来说，决定接纳哪种奖励模子是很防碍的。

但是，穷乏凭据标明，当数据充分匹配时，哪种时势优于另一种。这也就意味着，现存天下数据围聚无法提供充分匹配的数据。

英伟达扣问者发现，迄今为止莫得东谈主公确立布过与这两种时势充分匹配的数据。

为此，他们围聚了两种模子的优点，发布了名为 HelpSteer2-Preference 的高质料数据集。

这样，Bradley-Terry 模子不错使用此类偏好正式进行有用考研，还不错让正式者标明为什么更可爱一种反馈而非另一种，从而扣问和愚弄偏好情理。

他们发现，这个数据集后果极好，考研出的模子性能极强，训出了 RewardBench 上的一些顶级模子（如 Nemotron-340B-Reward）。

主要孝敬不错总结为以下三点 ——

1. 开源了一个高质料的偏好建模数据集，这应该是包含东谈主类编写偏好情理的通用领域偏好数据集的第一个开源版块。

2. 愚弄这些数据，对 Bradley-Terry 立场和 Regression 立场的奖励模子，以及不错愚弄偏好情理的模子进行了比拟。

3. 得出了聚拢 Bradley-Terry 和回想奖励模子的新颖时势，考研出的奖励模子在 RewardBench 上得分为 94.1 分，这是截止 2024.10.1 发达最好的模子。

HelpSteer2-Preference 数据集

数据收罗经由中，正式者都会得回一个请示和两个反馈。

他们源泉在 Likert-5 量表上，从（有用性、正确性、连贯性、复杂性和冗长性）几个维度上，对每个反馈进行正式。

然后在 7 个偏好选项中进行采用，每个选项都与一个偏好分数及偏好情理关系联。

Scale AI 会将每个任务分派给 3-5 个正式者，以孤立秀丽每个请示的两个反馈之间的偏好。

严格的数据预科罚，也保证了数据的质料。

根据 HelpSteer2，扣问者会细则每个任务的三个最同样的偏好正式，取其平均值，并将其四舍五入到最接近的整数，以给出全体偏好。

此外，扣问者过滤掉了 10% 的任务，其中三个最同样的正式漫步逾越 2。

这样就幸免了对东谈主类正式者无法自信评估着实偏好的任务进行考研。

HelpSteer2Preference 中不同复兴之间的偏好漫步与 HelpSteer 2 中它们的匡助评分相反之间的关系

扣问者发现，当使用每种奖励模子的最好时势时，Bradley-Terry 类型和回想类型的奖励模子互相竞争。

此外，它们不错相得益彰，考研一个以仅限匡助性 SteerLM 回想模子为基础进走运升沉的缩放 Bradley-Terry 模子，在 RewardBench 上全体得分达到 94.1。

适度 2024 年 10 月 1 日，这在 RewardBench 名次榜上排名第一。

RewardBench 上的模子发达

临了，这种奖励模子被讲解在使用 Online RLHF（尽头是 REINFORCE 算法）对王人模子以使其解任指示方面，很是有用。

如表 4 所示，大多数算法关于 Llama-3.1-70B-Instruct 都有所转变。

对王人模子的性能：统统模子均由 Llama-3.1-70B-Instruct 行为基础模子进行考研

如表 5 所示，关于「Strawberry 中有几个 r」这个问题，只好 REINFORCE 能正确回答这个问题。

参考府上：

https://arxiv.org/pdf/2410.01257

https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF

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