IT之家 9 月 25 日消息，英伟达 9 月 23 日发布博文，宣布推出 Llama-3.1-Nemotron-51B AI 模型，源自 Meta 公司的 Llama-3.1-70B，不过创新使用神经架构搜索（NAS）方法，建立了一个高度准确和高效的模型。
Llama-3.1-Nemotron-51B 简介
Llama-3.1-Nemotron-51B AI 模型基于 Meta 公司 2024 年 7 月发布的 Llama-3.1-70B 模型，共有 510 亿参数。
该 AI 模型主要采用了神经架构搜索（NAS）技术微调，平衡性能和效率，在高工作负荷下，只需要一片 H100 GPU 即可运行，大大降低了内存消耗、计算复杂性以及与运行此类大型模型相关的成本。
英伟达认为这种方式在保持了出色的精度前提下，显著降低了内存占用、内存带宽和 FLOPs，并证明可以在创建另一个更小、更快的变体来加以推广。
Llama-3.1-Nemotron-51B 性能
相比较 Meta 的 Llama-3.1-70B 模型，Llama-3.1-Nemotron-51B 在保持了几乎相同的精度情况下，推理速度提高了 2.2 倍。
| 准确率 | 能效 | |||
| MT Bench | MMLU | Text generation (128/1024) | Summarization/ RAG (2048/128) | |
| Llama-3.1- Nemotron-51B- Instruct | 8.99 | 80.2% | 6472 | 653 |
| Llama 3.1-70B- Instruct | 8.93 | 81.66% | 2975 | 339 |
| Llama 3.1-70B- Instruct (single GPU) | — | — | 1274 | 301 |
| Llama 3-70B | 8.94 | 80.17% | 2975 | 339 |
效率和性能方面的突破
开发 LLM 过程中面临的主要挑战之一是如何平衡精度与计算效率。许多大规模模型都能提供最先进的结果，但却需要耗费大量的硬件和能源资源，这限制了它们的适用性。
英伟达的新模型在这两个相互竞争的因素之间取得了微妙的平衡。
Llama-3.1-Nemotron-51B 实现了令人印象深刻的精度与效率权衡，减少了内存带宽，降低了每秒浮点运算次数 (FLOP)，并减少了总体内存占用，同时不影响模型执行推理、总结和语言生成等复杂任务的能力。
改进工作量管理，提高成本效益
Llama-3.1-Nemotron-51B 的一个突出特点是能够在单个 GPU 上管理更大的工作负载。该型号允许开发人员在更具成本效益的环境中部署高性能 LLMs，在一个 H100 设备上运行以前需要多个 GPU 才能完成的任务。
Llama-3.1-Nemotron-51B 模型还减少了内存占用，在推理过程中可以在单个 GPU 上运行 4 倍以上的工作负载，从而带来了一系列新的机遇。
架构优化：成功的关键
Llama-3.1-Nemotron-51B 的成功主要归功于一种新颖的结构优化方法。传统上，LLMs 是使用相同的块构建的，这些块在整个模型中重复出现。
这虽然简化了构建过程，但也带来了效率低下的问题，特别是在内存和计算成本方面。
英伟达通过采用 NAS 技术来优化推理模型，从而解决了这些问题。该团队采用了分块蒸馏过程，即训练更小、更高效的学生模型（student model），以模仿更大的教师模型（teacher model）的功能。
通过完善这些学生模型并评估其性能，英伟达开发出了 Llama-3.1 版本，在大幅降低资源需求的同时，还能提供类似的准确度。
Puzzle 算法和知识蒸馏
Llama-3.1-Nemotron-51B 有别于其他模型的另一个关键组件，就是 Puzzle 算法。
该算法对模型中的每个潜在区块进行评分，并确定哪些配置能在速度和精度之间取得最佳平衡。
| 跑分 | Llama-3.1 70B-instruct | Llama-3.1-Nemotron-51B- Instruct | 准确率 |
| winogrande | 85.08% | 84.53% | 99.35% |
| arc_challenge | 70.39% | 69.20% | 98.30% |
| MMLU | 81.66% | 80.20% | 98.21% |
| hellaswag | 86.44% | 85.58% | 99.01% |
| gsm8k | 92.04% | 91.43% | 99.34% |
| truthfulqa | 59.86% | 58.63% | 97.94% |
| xlsum_english | 33.86% | 31.61% | 93.36% |
| MMLU Chat | 81.76% | 80.58% | 98.55% |
| gsm8k Chat | 81.58% | 81.88% | 100.37% |
| Instruct HumanEval (n=20) | 75.85% | 73.84% | 97.35% |
| MT Bench | 8.93 | 8.99 | 100.67% |
通过使用知识蒸馏技术，Nvidia 缩小了参考模型（Llama-3.1-70B）与 Nemotron-51B 之间的精度差距，同时显著降低了训练成本。
| 场景 | Input/Output Sequence Length | Llama-3.1- Nemotron- Instruct | Llama-3.1-70B-Instruct | Ratio | Llama (TP1) |
| Chatbot | 128/128 | 5478 (TP1) | 2645 (TP1) | 2.07 | 2645 |
| Text generation | 128/1024 | 6472 (TP1) | 2975 (TP4) | 2.17 | 1274 |
| Long text generation | 128/2048 | 4910 (TP2) | 2786 (TP4) | 1.76 | 646 |
| System 2 reasoning | 128/4096 | 3855 (TP2) | 1828 (TP4) | 2.11 | 313 |
| Summarization/ RAG | 2048/128 | 653 (TP1) | 339 (TP4) | 1.92 | 300 |
| Stress test 1 | 2048/2048 | 2622 (TP2) | 1336 (TP4) | 1.96 | 319 |
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