Автор: Денис Аветисян
NVIDIA представляет семейство открытых моделей Nemotron 3, демонстрирующих передовую точность и эффективность в задачах искусственного интеллекта.
Гибридная архитектура Mamba-Transformer, обучение с использованием NVFP4 и поддержка длинных контекстов и обучения с подкреплением в различных средах.
Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, создание моделей, сочетающих высокую производительность, эффективность и открытый доступ, остается сложной задачей. В настоящей работе, ‘NVIDIA Nemotron 3: Efficient and Open Intelligence’, представлена новая линейка моделей — Nano, Super и Ultra — использующих гибридную архитектуру Mamba-Transformer и обучение с подкреплением для достижения передовых результатов в задачах рассуждения и ведения диалога. Ключевой особенностью Nemotron 3 является поддержка контекста до 1 миллиона токенов и применение NVFP4, что обеспечивает высокую скорость генерации текста и превосходную точность. Станут ли модели Nemotron 3 основой для следующего поколения открытых и эффективных интеллектуальных систем?
Преодолевая Ограничения: Новый Подход к Рассуждениям в ИИ
Традиционные архитектуры трансформаторов, несмотря на свою впечатляющую производительность в различных задачах, сталкиваются с серьезными ограничениями при обработке длинных последовательностей данных. Причина кроется в так называемом квадратичном масштабировании — вычислительная сложность и потребление памяти растут пропорционально квадрату длины входной последовательности $O(n^2)$. Это означает, что даже небольшое увеличение длины текста или данных приводит к экспоненциальному росту необходимых ресурсов, делая обработку длинных документов, видео или аудио чрезвычайно дорогостоящей и неэффективной. В результате, способность трансформаторов к глубокому пониманию и логическому выводу, требующему анализа обширного контекста, существенно ограничивается, что препятствует их применению в задачах, где важна целостность и полнота информации.
Ограничения, присущие традиционным архитектурам на основе трансформеров, особенно заметны при решении задач, требующих глубокого понимания и эффективной обработки больших объемов информации. При увеличении длины входных данных вычислительная сложность растет квадратично, что существенно замедляет процесс обработки и ограничивает возможности модели в анализе связей между отдаленными элементами информации. Это особенно критично для таких областей, как обработка естественного языка, где понимание контекста и выявление сложных взаимосвязей являются ключевыми. В результате, модели испытывают трудности при работе с длинными текстами, требующими удержания и анализа большого количества деталей, что препятствует достижению высокого уровня точности и эффективности в задачах, связанных с рассуждениями и обобщением информации. Разработка новых подходов, способных преодолеть эти ограничения, является важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного к глубокому пониманию и эффективной обработке информации любого объема.
Nemotron 3: Гибридная Архитектура для Масштабируемых Рассуждений
NVIDIA Nemotron 3 использует гибридную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE), объединяющую преимущества Transformer, Mamba и MoE для повышения масштабируемости и эффективности. В данной архитектуре, Transformer обеспечивает возможности параллельной обработки и моделирования зависимостей, Mamba — эффективную обработку длинных последовательностей, а MoE позволяет динамически активировать только часть параметров модели для каждого входного токена. Такое сочетание позволяет Nemotron 3 эффективно распределять вычислительные ресурсы, снижая общую вычислительную сложность и повышая пропускную способность при обработке больших объемов данных. Гибридная структура позволяет адаптировать модель к различным задачам и типам данных, используя сильные стороны каждой из используемых архитектур.
Архитектура Nemotron 3 обеспечивает эффективный параллелизм и выборочную активацию параметров, что значительно повышает масштабируемость и снижает вычислительные затраты. Вместо активации всех параметров модели при обработке каждого токена, используется механизм, при котором активируются только подмножество наиболее релевантных параметров для конкретной задачи или входных данных. Это достигается за счет применения Mixture-of-Experts (MoE), где различные эксперты специализируются на обработке определенных типов данных. Такой подход позволяет увеличить пропускную способность модели и сократить потребление памяти, поскольку не все параметры участвуют в каждом вычислении. Кроме того, параллельная обработка различных экспертов на графических процессорах (GPU) значительно ускоряет процесс обучения и инференса.
Архитектура NVIDIA Nemotron 3 включает в себя слои Mamba-2, предназначенные для улучшения моделирования последовательностей за счет использования подхода State Space Models (SSM). Для оптимизации механизма внимания применяется Grouped Query Attention (GQA), что позволяет снизить вычислительные затраты и повысить эффективность обработки длинных последовательностей. Кроме того, используется LatentMoE, обеспечивающий снижение нагрузки на маршрутизируемые параметры в 4 раза, при соотношении $d/ℓ = 4x$, где $d$ — размерность скрытого состояния, а $ℓ$ — количество экспертов. Это достигается за счет использования латентного пространства для более эффективного распределения нагрузки между экспертами Mixture-of-Experts.
Оптимизация Эффективности: Инновации в Обучении и Инференсе
Модель Nemotron 3 использует предсказание нескольких токенов (Multi-Token Prediction, MTP) и MTP-слои для ускорения генерации и повышения общей эффективности. В ходе тестирования на стандартных бенчмарках, применение MTP привело к среднему улучшению производительности на 2.4
В процессе обучения модели Nemotron 3 используется 4-битный формат чисел с плавающей точкой (NVFP4), что значительно снижает потребление памяти и позволяет обучать модели большего размера. На модели Nano, при использовании NVFP4, наблюдается незначительное увеличение потерь, не превышающее 1
Механизм гранулярного контроля бюджета рассуждений в Nemotron 3 обеспечивает динамическое распределение ресурсов в зависимости от сложности входных данных. Данная система позволяет адаптировать вычислительные затраты к конкретной задаче, оптимизируя производительность модели. В частности, для моделей большего размера, использование 4-битного формата с плавающей точкой (NVFP4) в сочетании с гранулярным контролем бюджета рассуждений, снижает разницу в потерях (loss gap) по сравнению с BF16 до менее чем 0.6
Усиление Агентных Возможностей: Обучение с Подкреплением
Последующее обучение с подкреплением (RL) было применено для тонкой настройки модели Nemotron 3 в различных средах RL, что значительно расширило её возможности в задачах, связанных с агентным искусственным интеллектом. Этот процесс позволил модели освоить более сложные стратегии взаимодействия со средой и принятия решений, выходящие за рамки изначального обучения на текстовых данных. Используя RL, Nemotron 3 научилась оптимизировать свои действия для достижения определенных целей в динамических условиях, что критически важно для создания интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в реальном мире. Данный подход открывает новые возможности для разработки систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации, что делает Nemotron 3 перспективной платформой для широкого спектра агентных приложений.
Для обеспечения масштабируемости и эффективности обучения с подкреплением, была разработана асинхронная архитектура. Такой подход позволяет одновременно использовать несколько агентов для взаимодействия со средой, значительно ускоряя процесс обучения. Ключевым элементом является оптимизация политики на основе взвешенных градиентов (Gradient Reweighting Policy Optimization — GRPO), которая позволяет более эффективно использовать полученные данные и повышать стабильность обучения. GRPO корректирует градиенты на основе важности каждого опыта, что способствует более быстрому схождению и улучшению производительности модели в различных задачах, требующих принятия решений и взаимодействия со средой.
В результате итеративного процесса совершенствования модель демонстрирует более тонкое понимание, улучшенные навыки рассуждения и более эффективное взаимодействие. В частности, зафиксировано увеличение пропускной способности в 3.3 раза по сравнению с Qwen3-30B-A3B при решении стандартных задач, требующих логического мышления, а также достигнута передовая точность при обработке информации в задачах, связанных с длинным контекстом. Это свидетельствует о значительном прогрессе в способности модели к комплексному анализу и эффективному применению полученных знаний, что открывает новые возможности для использования в различных областях, требующих интеллектуальных агентов.
Представленная модель Nemotron 3 демонстрирует стремление к математической чистоте в архитектуре искусственного интеллекта. Разработчики, подобно математикам, ищут наиболее элегантное и эффективное решение, отказываясь от избыточности ради корректности. В этом контексте особенно актуальна мысль Блеза Паскаля: “Все проблемы человечества происходят от того, что люди не умеют спокойно сидеть в своих комнатах”. Эта фраза, хотя и кажется отвлеченной, подчёркивает необходимость сосредоточенности и минимизации отвлекающих факторов для достижения истинной ясности и точности — принципа, который явно прослеживается в оптимизации Mixture-of-Experts и использовании NVFP4 для снижения вычислительной сложности. Подобный подход гарантирует, что алгоритм не просто “работает на тестах”, а действительно корректен и доказуем.
Куда же дальше?
Представленные модели семейства Nemotron 3, безусловно, демонстрируют прогресс в достижении эффективности и открытости в области искусственного интеллекта. Однако, необходимо отметить, что простое увеличение масштаба и комбинирование архитектур — это лишь приближение к истинной элегантности. Вопрос о принципиальной возможности создания действительно понимающего интеллекта остается открытым. Использование NVFP4 и Mamba-Transformer — это инженерные решения, но они не решают фундаментальной проблемы — доказательства корректности алгоритмов обучения и вывода.
Очевидным направлением для дальнейших исследований является формальная верификация моделей. Недостаточно демонстрировать работоспособность на тестовых данных; требуется математическое доказательство сходимости обучения и корректности принимаемых решений. Поддержка длинного контекста — это важный шаг, но его истинная ценность будет раскрыта лишь тогда, когда модель сможет не просто запоминать информацию, но и логически выводить новые знания из неё.
И, наконец, применение обучения с подкреплением в многосредовой среде — это лишь первая ласточка. Реальная проверка интеллекта потребует создания сред, которые непредсказуемы и требуют адаптации к принципиально новым ситуациям. В конечном счете, истинный прогресс будет измерен не количеством параметров модели, а её способностью к формальной верификации и логическому выводу.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20856.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
2025-12-25 14:55