OpenReasoning-Nemotron - Open-Source-Reihe von Reasoning-Modellen von NVIDIA

Was ist OpenReasoning-Nemotron?

OpenReasoning-Nemotron ist eine Reihe von groß angelegten Sprachmodellen, die von NVIDIA zur Verfügung gestellt werden, um die Verarbeitung von logischen Aufgaben in Mathematik, Wissenschaft und Code zu unterstützen. Die Modelle basieren auf DeepSeek Das Modell R1 0528 wurde aus dem Modell R1 0528 destilliert, mit Parameterskalen von 1,5B, 7B, 14B und 32B, um unterschiedlichen Berechnungsanforderungen gerecht zu werden. Auf der Grundlage einer groß angelegten Datendestillation und eines überwachten Feinabstimmungstrainings verfügt das Modell über ausgezeichnete Inferenzfähigkeiten und übertrifft die Konkurrenz im mathematischen Bereich. openReasoning-Nemotron unterstützt den "schweren" Inferenzmodus, der mit dem GenSelect-Algorithmus und der Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen kombiniert wird, um den Inferenzeffekt weiter zu verbessern. Das Modell läuft lokal und wird von LM unterstützt. Das Modell läuft lokal und kann mit Werkzeugen wie LM Studio eingesetzt werden, was ein leistungsfähiges Werkzeug für Ausbildung, Forschung und Codeentwicklung darstellt.

Hauptmerkmale von OpenReasoning-Nemotron

• Sehr gute Argumentationsfähigkeit: zeichnet sich in komplexen Bereichen wie Mathematik, Wissenschaft und Code aus und generiert qualitativ hochwertige Argumentationslösungen, die dem Benutzer genaue logische Analysen und Antworten liefern.
• Flexible ModellgrößenDas Modell ist in verschiedenen Parameterskalen verfügbar (1,5B, 7B, 14B und 32B), und der Benutzer wählt die geeignete Modellversion je nach seinen Rechenressourcen und Aufgabenanforderungen.
• Das "schwere" ArgumentationsmodellBasierend auf dem GenSelect-Algorithmus, der die Denkergebnisse mehrerer Intelligenzen kombiniert, um die Leistung weiter zu optimieren, zeichnet er sich bei mathematischen und kodierenden Aufgaben aus und liefert bessere Lösungen.
• Starke Basisunterstützung: bieten einen guten Ausgangspunkt für die zukünftige Forschung im Bereich des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning, RL) und helfen bei der Entwicklung effizienterer Argumentationstechniken.
• Lokale LaufzeitunterstützungUnterstützt den lokalen 100%-Betrieb, der von Anwendern mit Tools wie LM Studio leicht implementiert und genutzt werden kann.

OpenReasoning-Nemotron's offizielle Website-Adresse

• HuggingFace-Modellbibliothek:: https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-687730dae0170059860f1f01

Wie man OpenReasoning-Nemotron verwendet

• Umarmung Gesicht Nabe Verwendung::Zugriff auf die Adresse der HuggingFace-Modellbibliothek.
• Installieren Sie die Hugging Face Transformers-BibliothekInstallation von Hugging Face transformers Bibliothek, installieren Sie sie mit dem folgenden Befehl:

pip install transformers

• Modelle laden: Verwendung von transformers Die Bibliothek lädt das ausgewählte OpenReasoning-Nemotron-Modell. Laden Sie zum Beispiel ein Modell mit 7B Parametern:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "nvidia/OpenReasoning-Nemotron-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

• Generierung von SchlussfolgerungsergebnissenGenerieren von Argumentationsergebnissen mit Modellen. Zum Beispiel, um eine Antwort auf ein mathematisches Problem zu finden:

input_text = "Solve the equation 2x + 3 = 7."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

Die wichtigsten Vorteile von OpenReasoning-Nemotron

• Starke ArgumentationKonzentriert sich auf mathematische, wissenschaftliche und Code-Reasoning-Aufgaben und bietet qualitativ hochwertige Reasoning-Lösungen auf der Grundlage von Multi-Intelligenz-Zusammenarbeit und überlegener mathematischer Leistung.
• Flexible ModellgrößenDas System ist in vier Parametergrößen erhältlich: 1,5B, 7B, 14B und 32B, um unterschiedlichen Rechenressourcen und Aufgabenanforderungen gerecht zu werden.
• Fortgeschrittene TrainingstechnikenBasierend auf groß angelegter Datendestillation und überwachter Feinabstimmung (SFT) wurde kein Reinforcement Learning (RL) verwendet, was eine solide Grundlage für die weitere Forschung darstellt.
• Effizienter Einsatz und NutzungUnterstützt lokale Ausführung, LM Studio-Bereitstellung und Integration mit Hugging Face Hub für schnelles Laden und Verwenden.
• Leistungsstarke BasismodelleBietet einen leistungsstarken Ausgangspunkt für die Forschung im Bereich des Verstärkungslernens (Reinforcement Learning, RL) zur Unterstützung von Schlussfolgerungen und Lösungen für komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftAls Open-Source-Modell haben die Nutzer freien Zugang zum Code und zu den reichhaltigen Ressourcen und der Unterstützung der Hugging Face-Community.

Für wen ist OpenReasoning-Nemotron gedacht?

• ForschungsmitarbeiterWissenschaftler und Forscher, die in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung arbeiten, um Inferenzalgorithmen zu erforschen und zu optimieren.
• ErzieherinLehrerinnen und Lehrer, die Hilfsmittel benötigen, um Schülerinnen und Schülern beim Verstehen und Lösen komplexer Probleme im Mathematik-, Naturwissenschafts- und sonstigen Unterricht zu helfen.
• Schülerinnen und SchülerStudenten, die Fächer wie Mathematik, Naturwissenschaften, Programmierung usw. studieren, beantworten Fragen und Lernhilfen mit Hilfe von Modellen.
• SoftwareentwicklerProgrammierer und Entwicklungsteams, die Code generieren, die Codeleistung optimieren oder Code debuggen müssen.
• DatenwissenschaftlerFachleute, die sich mit komplexen Datenanalysen und wissenschaftlichen Berechnungsaufgaben befassen, unterstützt durch die Argumentation mit Modellen.