10月17日，英伟达（Nvidia）开源了微调后的Llama3.1——Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 是 NVIDIA 使用私有数据集微调后的Llama3.1，旨在提高 LLM 生成的响应对用户查询的帮助性。
根据官方Tech Report，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct采用了人类反馈强化学习（RLHF）方法，特别是 REINFORCE 算法，这使得模型在理解和执行指令方面表现出色。它还采用了一种创新的混合训练方法，巧妙地将 Bradley-Terry 和 Regression 奖励模型结合在一起。
这一模型在多个基准测试中表现出色，例如在 Arena Hard 上得分为 85.0，在 AlpacaEval 2 LC 上得分为 57.6，在 GPT-4-Turbo MT-Bench 上得分为 8.98，截至 2024 年 10 月 1 日，在这些基准测试中表现最佳，超越了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 等模型：
理论和数据固然重要，但更重要的是实际应用中的表示，既然都在说Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet模型，抱着“看热闹不嫌事大”的态度，接下来，Yuki将通过302.AI的模型竞技场测试对比一下和其他闭源模型的真实表现。
302.AI的模型竞技场集成多种AI模型，用户可以选择多个模型同时回答问题，能够更直观、清晰地对比不同模型的表现，而且302.AI提供了按需付费的使用方式，用户无需担心月费和捆绑套餐，使得付费更加灵活和经济。
首先，我们进入302.AI的工具超市——工作效率——模型竞技场：
进入模型竞技场后，按需勾选模型，可以看到302.AI已经更新了“Llama-3.1-nemotron (Nvidia开源模型)”即是上文提到的Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，按照Yuki的需求，一共勾选了四个模型，分别是：o1-preview、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Llama-3.1-nemotron (Nvidia开源模型)：
先测试一下官方给出的草莓问题，从结果来看，只有Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct和o1-preview回答正确，不过Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct更详细的数了出来：
再来测试一个“煮鸡蛋和煎饼问题”：
题目：煮1个鸡蛋需要5分钟，煎一块饼的一面需要3分钟，饼需要翻面两次才能熟。煮锅和煎锅可以同时开火，煎锅一次最多只能放两块饼，那么我想要煮3个鸡蛋和3块饼，最快一共需要几分钟？
看下在这一问题上三个模型的表现怎么样：
先给大家看看标准答案，来自老朋友GPT-4o，其实这道题的难点在于题目问的是“最快需要几分钟”，这考验了对时间最优化的理解和计算，可以看到GPT-4o的回答给出了最优最详细的方案：
再来看看Claude 3.5 Sonnet，虽然懂得把3个鸡蛋放一起煮，但是在煎饼的时候并没有找到真正的最优方法，只是照常规的方式按顺序进行煎饼：
o1-preview的答案虽然很长很详细，但还是错的：
最后是今天的主角Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct给出的答案有点难理解，整个逻辑有点绕，按照回答前部分的内容，即使第二轮开始时第一轮已经结束，花费的时间也是18分钟，不知道9分钟是如何得来的：
最后，在302.AI的API超市中也同步更新了Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct的API，用户可以快速快速理解和集成API，支持在线调试，能够节省时间并提高了工作效率：
虽然Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct在一些基准测试中表现出色，但在特定实际应用场景中的优化和表现似乎还有比较大的改进空间。具体而言，在这类时序优化问题上，该模型在逻辑推理能力和回答准确性方面可能仍不如GPT-4o那么成熟。尽管如此，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct的出现，展示了高质量的私有数据微调潜力。
展望未来，我们302.AI会持续更新更多最新、最强的模型，致力于满足用户日益增长的需求和期待，欢迎大家来302.AI体验！
参考文章：
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct https://mp.weixin.qq.com/s/ebJkBkGAn8QS-_xVK__MMw
