Nvidia發布AI新工具簡化大型語言模型訓練與部署
，除了能夠自定義模型的服務NeMo LLM，以及擴展大型語言模型在製藥和生物技術產業的科學用服務BioNeMo，同時Nvidia也推出NeMo Megatron端到端框架公開測試版，供開發人員訓練和部署大型語言模型。
NeMo LLM服務讓用戶能夠方便地利用Nvidia託管雲端API，或是在公有雲和私有雲，大規模自定義和部署大型語言模型，無論是由Nvidia還是社群建置的基礎模型，都能藉由該服務的即時學習功能進行自定義。Nvidia將會透過NeMo LLM服務對外開放Megatron 530B模型，該模型是基於GPT-3架構，擁有5.3兆個參數的超大型模型。
官方提到，NeMo LLM是一種計算效率很高的服務，能夠將脈絡嵌入到用戶查詢中，使得特定案例能夠實現更高的準確性，只要數百個樣本就能夠獲得高精準度。開發人員可以將NeMo LLM服務用於建構特定領域和用例的應用程式，像是文本摘要、釋義甚至是故事生成等。
而Nvidia同時也發布NeMo Megatron端到端框架，可用來訓練和部署數兆參數的大型語言模型，NeMo Megatron現在於Azure、AWS、甲骨文雲端上提供公開測試板。官方解釋，NeMo Megatron提供一種簡單且高效的建構和部署大型語言模型方法，由自動化分散式資料處理的端到端工作流程組成，可用來訓練大規模自定義的GPT-3、T5和多語言T5模型，以及部署大規模推理模型。
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NeMo Megatron的超參數工具能夠供用戶自定義模組開發，在特定的分散式GPU叢集配置上，自動搜尋訓練和推理的最佳參數配置。其使用張量、資料、工作管線平行化以及序列平行化等技術，達到高效能訓練，同時搭配高快速學習技術，使用戶能夠以最少的資料進行自定義，大幅改進效能和少樣本任務。
另一個Nvidia發布的BioNeMo服務，便是以NeMo Megatron為基礎建置，提供針對人工智慧藥物探索工作流程的統一雲端環境。現在科學家已經能夠運用人工智慧探索藥物，發明新的治療方法，同時了解這些藥物的特性、結構和功能。
而BioNeMo服務支援先進的化學和蛋白質組學Transformer模型，支援OpenFold方便擴展預測蛋白質結構工作流程，該平臺支援端到端模組化藥物探索工作流程，能夠加速研究，使科學家更好地了解蛋白質、基因和各種分子。
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