主要观点总结
英伟达开源了大型语言模型Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，该模型在多个基准测试中表现优异，击败了OpenAI的GPT-4o等模型。模型使用了RLHF技术和Nemotron的训练数据集HelpSteer2。此外，英伟达还开源了另一个模型Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward。该模型的性能强大，但部署需要一定的硬件条件和磁盘空间。
关键观点总结
关键观点1: 模型性能优异，击败多个前沿模型
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct在多个基准测试中排名第一，包括Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench等。击败了OpenAI的GPT-4o和Anthropic的Claude-3.5 sonnet等模型。
关键观点2: 模型使用RLHF技术和HelpSteer2数据集进行训练
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct使用了RLHF技术（主要是REINFORCE算法）和Nemotron的训练数据集HelpSteer2进行训练，以提高模型在通用领域的性能。
关键观点3: 模型应用广泛，包括聊天、安全、推理等领域
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct和Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward模型在聊天、安全、推理等领域都有出色表现，可以应用于多种场景。
关键观点4: 部署模型需要一定的硬件条件和磁盘空间
想要部署Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct模型需要一台带有4个40GB或2个80GB NVIDIA GPU的机器以及150GB的可用磁盘空间。
文章预览
机器之心报道 编辑：杜伟、陈陈 英伟达不仅要做显卡领域的领先者，还要在大模型领域逐渐建立起自己的优势。 今天，英伟达又开源了一个性能超级强大的模型 —— Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct，它击败了 OpenAI 的 GPT-4o 等闭源模型和 Anthropic 的 Claude-3.5 sonnet 等开源模型。 从命名来看，显然 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 是基于 Llama-3.1-70B 打造而成。 从下图中大模型榜单可以看到， Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 的性能仅次于 OpenAI 最新 o1 大模型了。 图源：https://x.com/itsPaulAi/status/1846565333240607148 目前，Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 已经可以在线体验了。Starwberry 中有几个 r 这样的题目难不倒它。 图源：https://x.com/mrsiipa/status/1846551610199273817 不过有时也一本正经地胡说八道，比如「2.11 和 2.9 哪个大」。 体验地址：https://huggingface.co/chat/ 不过英伟达也强调了，他们主要是
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