Llama Nemotron: семейство открытых моделей от Nvidia обходит DeepSeek R1 в рассуждении и математике

NVIDIA анонсировала семейство открытых моделей Llama Nemotron с продвинутыми возможностями в задачах рассуждения. Дообучение моделей Llama 3.3 и 3.1 позволило Nvidia улучшить их точность на 20% при достижении в 5 раз большей скорости инференса. Модели специализированы для задач математики, программирования, рассуждений и принятия сложных решений. Эти модели могут работать как независимо, так и в составе сложных пайплайнов на платформе микросервисов NIM.

Модели Llama Nemotron Nano 8B и Super 49B доступны на build.nvidia.com и Hugging Face.

Детальное описание моделей Llama Nemotron

Nano (8B) архитектура построена на базе Llama-3.1-8B-Instruct в виде плотного decoder-only трансформера с длиной контекста 128K. Она спроектирована для запуска на одном GPU RTX серий 30/40/50, H100-80GB или A100-80GB. Подходит для локальной работы.

Super (49B) — это дообученная (supervised fine-tuned) Llama-3.3-70B-Instruct, улучшенная с помощью Neural Architecture Search (NAS) c cохранением длины контекста 128K. Улучшения включают skip attention, где внимание в некоторых блоках пропускается или заменяется линейным слоем, вариационный FFN (с различными коэффициентами расширения/сжатия между блоками). Эта архитектура специально оптимизирована для работы на одном GPU H100-80GB.

Ultra (253B) дистиллирована из Llama 3.1 405B, спроектирована для решения задач крупного бизнеса. На момент написания статьи модель не выложена в публичный доступ.

Трехфазный процесс обучения

1. Фаза дистилляции началась с Llama 3.3 (70B) в качестве базовой модели, применяя Neural Architecture Search для прунинга модели с последующей Knowledge Distillation для создания прунинговой 49B модели, помещающейся на одном GPU.
2. Фаза дообучения с учителем фокусировалась на улучшении навыков агентов в рассужденях, используя два параллельных пути обучения. Путь «Reasoning Off» использовал данные из областей Chat, Math, Code, Instruction Following и Function Calling, в то время как путь «Reasoning On» специально заточен под задачи Math, Code и Science.
3. Наконец, фаза обучения с подкреплением выравнивала модель с предпочтениями человека через несколько итераций подкрепления.

Результаты тестов Llama Nemotron

Модели Llama Nemotron демонстрируют значительное улучшение производительности при включении режима рассуждений. На бенчмарке MATH500 (pass@1) у модели Nano результат улучшается с 36.6% до 95.4% с включенным рассуждением, у модели Super с 74.0% до впечатляющих 96.6%. На MT-Bench модель Nano набирает от 7.9 до 8.1 с рассуждением, в то время как модель Super достигает 9.17 в режиме без рассуждений. Последовательно во всех бенчмарках модель Super превосходит своего аналога Nano.

Модель Llama Nemotron Super 49B демонстрирует исключительную производительность в сравнительных тестах, превосходя более крупные модели. Несмотря на меньший размер (49B параметров против 70B у конкурентов), она показывает лучшие результаты во всех тестируемых категориях: научных рассуждениях (GPQA Diamond), сложной математике (AIME 2025 и MATH 500), чате (Arena Hard) и вызове функций (BFCL). Особенно впечатляющие показатели достигнуты в тесте MATH 500, где точность превышает 96%, и в Arena Hard с результатом около 88%. При этом модель обеспечивает в 5 раз более высокую пропускную способность (около 3000 токенов в секунду), что делает её не только более точной, но и значительно более эффективной в реальных сценариях использования.

Новый лидер на Arena Hard.

Обе модели предлагают два режима работы, контролируемые через системный промпт: «Reasoning On» (рекомендуемые настройки: temperature=0.6, top_p=0.95) и «Reasoning Off» (рекомендуется: greedy декодирование).