NVIDIA lança novas ferramentas para geração de dados sintéticos LLM

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Como analista com ampla experiência nos mercados de IA e tecnologia, estou entusiasmado com a oferta mais recente da NVIDIA, o Nemotron-4 340B. Este conjunto de modelos projetados para gerar dados sintéticos para grandes modelos de linguagem (LLMs) é um divisor de águas para muitos setores, incluindo saúde, finanças, manufatura, varejo e muito mais.

NVIDIA lança Nemotron-4 340B, um novo conjunto de modelos para geração de dados sintéticos para impulsionar o processo de treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs).

Este avanço visa impactar vários domínios, fornecendo ferramentas robustas e expansivas para a criação de sistemas de treinamento de modelos de IA.

NVIDIA lança novas ferramentas para LLM

A NVIDIA apresentou o Nemotron-4 340B, uma coleção de modelos capazes de gerar dados sintéticos necessários para o ensino de Large Language Models (LLMs).

Sob uma licença aberta permissiva, o uso do Nemotron-4 340B pelos desenvolvedores tem um preço relativamente acessível, garantindo acesso a dados de treinamento de alta qualidade.

.@nvidia acaba de lançar seu próprio modelo de código aberto!

A série Nemotron-4 340B oferece soluções de modelo aberto que permitem aos desenvolvedores criar dados sintéticos para educar grandes modelos de linguagem (LLMs) em vários setores, como saúde, finanças, manufatura, varejo e muito mais.

— MatthewBerman (@MatthewBerman) 14 de junho de 2024

Como investidor em criptografia, acredito que investir em plataformas educacionais que priorizem a criação e disseminação de materiais de treinamento de alto nível é uma jogada inteligente. Esta expansão não só aumenta a acessibilidade destes recursos para profissionais que procuram melhorar as suas competências, mas também aumenta a eficácia e a fiabilidade dos Large Language Models (LLMs) personalizados utilizados em vários setores, como cuidados de saúde, finanças e retalho.

Aprimorando o treinamento de IA com Nemotron-4 340B

Como analista de dados especializado em grandes modelos de linguagem (LLMs), eu explicaria que os modelos Nemotron-4 340B são projetados especificamente para atender às minhas necessidades de treinamento. Isso inclui os modelos de base, instrução e recompensa que desempenham papéis essenciais na geração de dados sintéticos. Para integração perfeita com esses modelos, eles foram otimizados para uso com a estrutura NeMo da NVIDIA, uma plataforma de código aberto que lida com todos os estágios do desenvolvimento de LLM, desde a preparação de dados até a avaliação. Além disso, o ajuste fino desses modelos para implantação por meio da biblioteca TensorRT-LLM da NVIDIA melhora seu desempenho geral.

Ao mesmo tempo, os recursos da NVIDIA em tecnologia de IA foram impulsionados pela disponibilidade do Nemotron-4 340B no Hugging Face e planeja torná-lo acessível no site da NVIDIA como parte do microsserviço NVIDIA NIM. Essa conveniência permite que os desenvolvedores incorporem facilmente essas ferramentas em seus projetos, independentemente de sua área específica.

Como um investidor criptográfico interessado em modelos de processamento de linguagem natural (PNL), estou animado em compartilhar que o modelo Nemotron-4 340B Reward atualmente ocupa o primeiro lugar na tabela de classificação RewardBench do Hugging Face. Esta conquista é uma prova da capacidade excepcional do modelo para melhorar a qualidade dos dados, melhorando a sua utilidade, correcção e coerência.

Dominância e perspectivas de mercado da NVIDIA

Como investidor em criptomoedas, estou entusiasmado em ver como a NVIDIA continua a solidificar sua posição no setor de inteligência artificial (IA) a cada novo avanço tecnológico.

A NVIDIA ocupa atualmente o segundo lugar entre as empresas de capital aberto, ultrapassando momentaneamente a Apple com um valor de mercado superior a três trilhões de dólares.

A posição de liderança da NVIDIA na indústria de chips de inteligência artificial (IA), responsável por aproximadamente 80% da participação de mercado, é ressaltada por este marco significativo. O progresso da empresa na tecnologia de IA é evidente, principalmente no seu segmento de data centers, que registou um notável crescimento de receitas de 427% em comparação com o ano anterior.

Como está o desempenho das moedas AI?

Como analista, observei que, apesar dos avanços na tecnologia de IA, o mercado de moedas de IA tem experimentado uma tendência de baixa, refletindo a liquidação mais ampla do mercado de criptografia. Por exemplo, Bittensor (TAO) viu uma tendência de baixa nas últimas 24 horas, com preços flutuando entre uma máxima intradiária de US$ 324,01 e uma mínima de US$ 296,31. No momento desta publicação, o TAO estava sendo negociado a US$ 303,04, representando uma queda de 6,55%.

Analisei a tendência de preço do Fetch.ai (FET) e percebi que ele piorou após sua incapacidade de ultrapassar o ponto de resistência de US$ 1,63. O preço posteriormente retraiu para um nível de suporte de US$ 1,44. Atualmente, a pressão de baixa continua a dominar, com o FET sendo negociado a US$ 1,45 – representando uma queda de 9,20% em relação ao seu pico diário.

Depois disso, o RNDR sofreu uma queda, com os ursos dominando o mercado no dia anterior. Os preços oscilaram entre uma máxima de US$ 8,44 e uma mínima de US$ 7,57. No momento do relatório, o RNDR estava sendo negociado a US$ 7,74, representando uma queda de 8%.

Em seu pico nas últimas 24 horas, o protocolo NEAR (NEAR) atingiu o preço de US$ 6,05. No entanto, posteriormente caiu e atingiu um nível de suporte de US$ 5,45, refletindo um sentimento de baixa do mercado. O preço estava em US$ 5,50 até o momento, marcando uma queda de 9,16% em relação ao nível de resistência.

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2024-06-14 23:28