OpenReasoning-Nemotron - Série de modelos de raciocínio de código aberto da NVIDIA

O que é o OpenReasoning-Nemotron?

O OpenReasoning-Nemotron é uma série de modelos de linguagem em larga escala com código aberto da NVIDIA para dar suporte ao processamento de tarefas de raciocínio em matemática, ciências e código. Os modelos são baseados em DeepSeek O modelo R1 0528 é destilado do modelo R1 0528, com escalas de parâmetros de 1,5B, 7B, 14B e 32B para atender a diferentes necessidades computacionais. Com base na destilação de dados em grande escala e no treinamento de ajuste fino supervisionado, o modelo tem excelente capacidade de inferência e supera os concorrentes no domínio matemático. O openReasoning-Nemotron oferece suporte ao modo de inferência "pesada", que é combinado com o algoritmo GenSelect e a colaboração de várias inteligências para aprimorar ainda mais o efeito de inferência. O modelo é executado localmente e tem o suporte da LM. O modelo é executado localmente e pode ser implantado com ferramentas como o LM Studio, fornecendo uma ferramenta avançada para educação, pesquisa e desenvolvimento de código.

Principais recursos do OpenReasoning-Nemotron

• Habilidades de raciocínio altamente eficazesO software de raciocínio de alta qualidade: destaca-se em áreas complexas, como matemática, ciências e códigos, gerando soluções de raciocínio de alta qualidade que fornecem aos usuários análises e respostas lógicas precisas.
• Tamanhos flexíveis de modelosO modelo está disponível em uma variedade de escalas de parâmetros (1,5B, 7B, 14B e 32B), e o usuário escolhe a versão apropriada do modelo com base em seus recursos computacionais e requisitos de tarefas.
• O modelo de raciocínio "pesado"GenSelect: Com base no algoritmo GenSelect, que combina os resultados de raciocínio de várias inteligências para otimizar ainda mais o desempenho, ele se destaca em tarefas matemáticas e de codificação e oferece soluções melhores.
• Forte suporte de linha de baseOs resultados do estudo de caso da pesquisa de raciocínio baseado em aprendizado por reforço (RL) são um ponto de partida poderoso para o futuro, ajudando a desenvolver técnicas de raciocínio mais eficientes.
• Suporte ao tempo de execução localSuporte à operação local 100%, que é facilmente implantada e usada pelos usuários com ferramentas como o LM Studio.

Endereço do site oficial do OpenReasoning-Nemotron

• Biblioteca do modelo HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/nvidia/openreasoning-nemotron-687730dae0170059860f1f01

Como usar o OpenReasoning-Nemotron

• Uso do hub Hugging Face::Acesse o endereço da biblioteca do modelo HuggingFace.
• Instalar a biblioteca de Transformadores de Rosto AbraçadoInstalação do Hugging Face transformers instale-a com o seguinte comando:

pip install transformers

• Modelos de carregamentoUso de transformers A biblioteca carrega o modelo OpenReasoning-Nemotron selecionado. Por exemplo, carregue um modelo com parâmetros 7B:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

• Geração de resultados de inferênciaGerar resultados de raciocínio com modelos. Por exemplo, gerar uma resposta para um problema matemático:

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)

Principais benefícios do OpenReasoning-Nemotron

• Raciocínio sólidoFoco em tarefas de raciocínio matemático, científico e de código, fornecendo soluções de raciocínio de alta qualidade com base na colaboração de várias inteligências e no desempenho matemático superior.
• Tamanhos flexíveis de modelosO sistema está disponível em quatro tamanhos de parâmetros: 1,5B, 7B, 14B e 32B para atender a diferentes recursos de computação e requisitos de tarefas.
• Técnicas avançadas de treinamentoO aprendizado por reforço (RL) não foi usado com base na destilação de dados em larga escala e no ajuste fino supervisionado (SFT), fornecendo uma base sólida para pesquisas subsequentes.
• Implementação e uso eficientesSuporte à execução local, implantação do LM Studio e integração com o Hugging Face Hub para carregamento e uso rápidos.
• Modelos avançados de linha de baseO que é: Fornecer um ponto de partida poderoso para a pesquisa de aprendizagem por reforço (RL) para apoiar o raciocínio e as soluções de problemas complexos em vários domínios.
• Código aberto e suporte da comunidadeComo um modelo de código aberto, os usuários têm acesso livre ao código e aos ricos recursos e suporte da comunidade Hugging Face.

A quem se destina o OpenReasoning-Nemotron?

• pesquisadorEstudiosos e pesquisadores que trabalham nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural para a exploração e otimização de algoritmos de inferência.
• educadorProfessores que precisam de auxílios para ajudar os alunos a entender e resolver problemas complexos no ensino de matemática, ciências e outras disciplinas.
• crianças em idade escolarModelos: Os alunos que estão estudando disciplinas como matemática, ciências, programação etc. respondem a perguntas e ajudam nos estudos com a ajuda de modelos.
• desenvolvedor de softwareProgramadores e equipes de desenvolvimento que precisam gerar código, otimizar o desempenho do código ou depurar o código.
• cientista de dadosProfissionais que lidam com análise de dados complexos e tarefas de computação científica, com o apoio do raciocínio com modelos.