使用场景

研究人员使用Nemotron-4-340B-Base生成训练数据，以训练特定领域的语言模型。

开发者利用模型的多语言能力，创建支持多种语言的聊天机器人。

教育机构使用该模型辅助学生学习编程，通过生成示例代码来解释复杂概念。

产品特色

支持50+自然语言和40+编程语言的文本生成。

兼容NVIDIA NeMo框架，提供参数高效微调和模型对齐工具。

采用Grouped-Query Attention和Rotary Position Embeddings技术。

经过9万亿token的预训练，包括多样化的英文基础文本。

支持BF16推理，可在多种硬件配置上部署。

提供5-shot和Zero-shot性能评估，展现多语言理解和代码生成能力。

使用教程

1. 下载并安装NVIDIA NeMo框架。

2. 准备所需的硬件环境，包括支持BF16推理的GPU。

3. 创建Python脚本以与部署的模型进行交互。

4. 创建Bash脚本来启动推理服务器。

5. 使用Slurm作业调度器在多个节点上分配模型并关联推理服务器。

6. 通过Python脚本发送文本生成请求，并获取模型生成的响应。