英伟达最新推出的Nemotron-4语言模型引起广泛关注。这一通用大模型拥有150亿参数，经过在8T token上的训练，在英语、多语言和编码任务中表现出色。具体而言，Nemotron-4在7个评估基准上的15B模型表现优异，超越同等参数规模的模型，甚至击败了4倍大的模型。
该模型的设计灵感来自Chinchilla模型的「缩放定律」，该定律强调在给定固定计算预算的情况下，同时优化数据和模型大小。与过去主要关注模型大小不同，这一研究强调将计算分配给更多数据的训练，以降低延迟和服务模型所需的计算量。因此，Nemotron-4的主要目标是打造一个能在单个英伟达A100或H100GPU上运行的最佳「通用大模型」。
在架构方面，Nemotron-4采用了标准的纯解码器Transformer架构，并带有因果注意掩码。核心超参数包括32亿个嵌入参数和125亿个非嵌入参数。在数据方面，研究人员使用了包含8万亿个token的预训练数据集，分为英语自然语言数据（70%）、多语言自然语言数据(15%)和源代码数据(15%)。
为了实现这一庞大模型的训练，Nemotron-4使用了384个DGX H100节点，每个节点包含8个英伟达H10080GB SXM5GPU。在16位浮点（bfloat16）算术下，每个GPU的峰值吞吐量为989teraFLOP/s。研究人员通过张量并行和数据并行的组合进行训练，并使用了分布式优化器。
在下游评估中，Nemotron-4在各领域均表现强劲，特别是在常识推理、热门综合基准和数学、代码任务上。该模型在多语言分类和生成任务中也实现了最佳性能，展现了其在不同语言的卓越理解能力。值得注意的是，Nemotron-4在机器翻译任务中取得了显著的进展，不仅在中文翻译成英文方面表现出色，而且在中文直接翻译成其他语言方面也取得了印象深刻的效果。
Nemotron-4的推出标志着英伟达在通用大模型领域的一次重要突破，为单个A100或H100GPU上运行的最佳通用大模型设定了新标准。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.16819