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NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Reasoning Model

Created by
  • Haebom

作者

NVIDIA: :, Aarti Basant, Abhijit Khairnar, Abhijit Paithankar, Abhinav Khattar, Adithya Renduchintala, Aditya Malte, Akhiad Bercovich, Akshay Hazare, Alejandra Rico, Aleksander Ficek, Alex Bukharkhin, Alex Shaposhni Barton、Ameya Sunil Mahabaleshwarkar、Amy Shen、Andrew Tao、Ann Guan、Anna Shors、Anubhav Mandarwal、Arham Mehta、Arun Venkatesan、Ashton Sharabiani、Ashwath Aithal、Ashwin Poojary、Ayush Dattagupta、Balam Buddua Kartal, Bita Darvish Rouhani, Bobby Chen, Boris Ginsburg, Brandon Norick, Brian Yu, Bryan Catanzaro, Charles Wang, Charlie Truong, Chetan Mungekar, Chintan Patel, Chris Alexiuk, Christian Munley, Christopher Parisien, Dan Su, Daniel Afrimi, Daniel Korzekwa, Daniel Rohrer, Daniel Rohrer Narayanan, Dima Rekesh, Dina Yared, Dmytro Pykhtar, Dong Ahn, Duncan Riach, Eileen Long, Elliott Ning, Eric Chung, Erick Galinkin, Evelina Bakhturina, Gargi Prasad, Gerald Shen, Haifeng Qian, Haim Elisha, Harsh Sharma, Wang, Hoo Chang Shin, Hua Huang, Iain Cunningham, Igor Gitman, Ivan Moshkov, Jaehun Jung, Jan Kautz, Jane Polak Scowcroft, Jared Casper, Jian Zhang, Jiaqi Zeng, Jimmy Zhang, Jinze Xue, Jocelyn Huang, Kame Jennings, Julien Veron Vialard, Junkeun Yi, Jupinder Parmar, Kari Briski, Katherine Cheung, Katherine Luna, Keith Wyss, Keshav Santhanam, Kezhi Kong, Krzysztof Pawelec, Kumar Anik, Kunlun Li, Kushan Ahmadian, Lawrence Mc Vega, Maer Rodrigues de Melo, Makesh Narsimhan Sreedhar, Marcin Chochowski, Mark Cai, Markus Kliegl, Marta Stepniewska-Dziubinska, Matvei Novikov, Mehrzad Samadi, Meredith Price, Meriem Boubdir, Michael Boone, Michael Evans, Michal Bien, Michal Bien, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Namit Dhameja, Nave Assaf, Negar Habibi, Nidhi Bhatia, Nikki Pope, Nima Tajbakhsh, Nirmal Kumar Juluru, Oleg Rybakov, Oleksii Hrinchuk, Oleksii Kuchaiev, Oluwatobi Ovabi Chadha, Pavlo Molchanov, Peter Dykas, Peter Jin, Piotr Bialecki, Piotr Januszewski, Pradeep Thalasta, Prashant Gaikwad, Prasoon Varshney, Pritam Gundecha, Przemek Tredak, Rabeeh Karimi Mahabadi, Rajen Patel, Ran El-Yan Shahbazyan, Ritika Borkar, Ritu Gala, Roger Waleffe, Ruoxi Zhang, Russell J. Hewett, Ryan Prenger, Sahil Jain, Samuel Kriman, Sanjeev Satheesh, Saori Kaji, Sarah Yurick, Saurav Muralidharan, Sean Narenthiran, Seonmyung Shanmugam Ramasamy、Shaona Ghosh、Sharath Turuvekere Sreenivas、Shelby Thomas、Shizhe Diao、Shreya Gopal、Shrimai Prabhumoye、Shubham Toshniwal、Shuoyang Ding、Siddharth Singh、Siddhartha Jain、Somshuba Singa Nahida Akter, Terry Kong, Tim Moon, Tomasz Hliwiak, Tomer Asida, Tony Wang, Tugrul Konuk, Twinkle Vashishth, Tyler Poon, Udi Karpas, Vahid Noroozi, Venkat Srinivasan, Vijay Korthikanti, Vikram Fugro, Vineeth Kallud, Vineeth Kallur, Ahmad, Wei Du, Wonmin Byeon, Ximing Lu, Xin Dong, Yashaswi Karnati, Yejin Choi, Yian Zhang, Ying Lin, Yonggan Fu, Yoshi Suhara, Zhen Dong, Zhiyu Li, Zhongbo Zhu, Zijia Chen

概要

Nemotron-Nano-9B-v2は、推論作業のスループットを向上させながら、同じサイズのモデルと比較して最先端の精度を達成するように設計されたハイブリッドMamba-Transformer言語モデルです。 Nemotron-Hアーキテクチャに基づいて、一般的なTransformerアーキテクチャのほとんどのself-attentionレイヤをMamba-2レイヤに置き換えて、推論に必要な長い思考プロセスを作成する際の推論速度を向上させます。まず、20兆トークンを使用して120億パラメータモデル(Nemotron-Nano-12B-v2-Base)をFP8学習レシピで事前学習し、Minitron戦略を使用してモデルを圧縮して蒸留し、単一のNVIDIA A10G GPU(22GiBメモリ、bfloat16精度)で最大128k。同様のサイズの既存のモデル(Qwen3-8Bなど)と比較して、Nemotron-Nano-9B-v2は推論ベンチマークで同等またはより正確な精度を達成しながら、8k入力および16k出力トークンなどの推論設定で最大6倍の推論スループットを達成します。 Nemotron-Nano-9B-v2、Nemotron-Nano-12B-v2-Base、およびNemotron-Nano-9B-v2-Baseチェックポイントとほとんどの事前および後学習データセットをHugging Faceに公開します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
Mamba-Transformerアーキテクチャにより、推論作業のスループットが従来モデルと比較して最大6倍に向上しました。
同様のサイズのモデルと比較して同等またはより良い精度を達成した。
128kトークンまでの長いテキスト処理を単一のNVIDIA A10G GPUで可能にしました。
モデルとデータセットをHugging Faceに公開し、アクセシビリティを高めました。
Limitations:
本論文では具体的なLimitationsを明示的に述べていない。追加の実験や比較分析により、より明確になります。
特定のハードウェア(NVIDIA A10G GPU)の最適化が行われたため、他のハードウェア環境ではパフォーマンスが異なる可能性があります。
事前学習データセットの構成と品質に関する詳細情報が不足しています。
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