NeMo

2024年 7月 17日

NVIDIA NeMo 借助混合状态空间模型加速 LLM 创新发展

当今的大型语言模型（LLM）基于 2017 年推出的 Transformer 模型架构。自那时以来，
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2024年 7月 15日

借助 Geneformer AI 模型，有限数据也能解锁基因网络

Geneformer 是最近推出的 和功能强大的 AI 模型，可以通过从大量单细胞转录组数据中进行迁移学习来学习基因网络动力学和相互作用。
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2024年 7月 12日

利用新的 NVIDIA Megatron-Core 功能高效训练生成式 AI 模型

NVIDIA Megatron-LM 于 2019 年首次推出，在 AI 社区引发了一波创新浪潮，
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2024年 7月 10日

了解 Stable Diffusion 模型：面向 AEC 专业人员的基本指南

生成式 AI、算法处理各种类型的输入—例如文本、图像、音频、视频和代码—并生成新内容的能力正在以前所未有的速度发展。
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2024年 7月 10日

使用 NVIDIA NeMo 定制化 NVIDIA NIM 满足特定领域需求

为特定企业应用程序采用的大型语言模型（LLM）通常受益于模型自定义。企业需要根据其特定需求定制 LLM，
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2024年 7月 2日

NVIDIA NeMo T5-TTS 模型助力解决语音合成语言模型中的幻觉问题

NVIDIA NeMo 发布了 T5-TTS 模型，这是文本转语音 (TTS) 技术的一项重大进步。基于 大型语言模型 (LLM)，
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2024年 6月 17日

视频：使用 NVIDIA NIM 与您的供应链数据对话

NVIDIA 运营着世界上最大、最复杂的供应链之一。我们建造的超级计算机通过数百英里的高速光缆连接数万个 NVIDIA GPU。
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2024年 6月 12日

NVIDIA 在 MLPerf Training v4.0 中创造了新的生成式 AI 性能和规模记录

生成式 AI 模型具有多种用途，例如帮助编写计算机代码、创作故事、作曲、生成图像、制作视频等。而且，随着这些模型的大小不断增加，
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2024年 5月 29日

生成式 AI 智能体开发者竞赛：入门技巧

参加我们将于 6 月 17 日结束的比赛，使用前沿技术展示您的创新成果：由生成式 AI 驱动的应用程序，
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2024年 5月 24日

使用 NVIDIA cuDNN 9 加速多个 Transformer

我们提供的 NVIDIA CUDA 深度神经网络库(cuDNN) 是一个专门为深度学习应用而设计的 GPU 加速库，
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2024年 5月 21日

利用 NVIDIA NeMo Curator 为 LLM 训练整理自定义数据集

数据管护是预训练和持续训练模型的第一步，也可以说是最重要的一步，对于 大型语言模型 (LLM) 和小型语言模型 (SLM) 都至关重要。
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2024年 5月 17日

使用 NVIDIA NeMo 训练本地化多语种 LLM，第 1 部分

在当今的全球化世界中，AI 系统理解和沟通不同语言的能力变得越来越重要。大型语言模型 (LLMs) 彻底改变了自然语言处理领域，
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2024年 5月 17日

使用 NVIDIA NeMo 训练本地化多语种 LLM，第 2 部分

在 第一部分 中，我们讨论了如何训练单语分词器，并将其与预训练 LLM 的分词器合并，以形成多语言分词器。在本文中，
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2024年 5月 15日

使用 RAG 和 NVIDIA NeMo Guardrails 开发安全可靠的医疗应用程序

想象一下，一个应用程序可以筛选堆积如山的患者数据，智能地搜索和回答有关诊断、健康史等的问题。这种人工智能驱动的虚拟“临床助理”…
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2024年 5月 13日

使用 NVIDIA NeMo 定制神经机器翻译模型，第 1 部分

神经机器翻译（NMT）是一种将一序列的文字从一种语言翻译成另一种语言的自动任务。近年来，
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2024年 5月 13日

使用 NVIDIA NeMo 定制神经机器翻译模型，第 2 部分

在 上一篇文章 中，我们介绍了使用 NeMo 运行英-中翻译模型的示例，并评估其性能。在这篇文章中，我们将指导您如何定制数据集，
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