Главное

  • Nemotron 3.5 Super VL работает с текстом, изображениями, документами и видео.
  • Архитектура содержит 120 млрд параметров, числовых настроек модели. Для одного фрагмента текста используются 12 млрд.
  • Компании смогут дополнительно обучать модель на собственных данных, правилах, инструментах и рабочих процессах.

Какие задачи выполняет модель

Nemotron 3.5 Super VL предназначена для программ помощников, которые выполняют последовательности связанных действий. Они могут читать документы, сверять источники, соблюдать правила компании и запускать внешние программы.

Модель проверяет программный код, анализирует ошибки и предлагает исправления. Она также ищет сведения на сайтах, связывает факты и проверяет ответы.

При работе с документами система извлекает сведения из таблиц, графиков и структуры страниц. Она может связать график с таблицей на другой странице и подготовить сводку.

Модель также выявляет уязвимости, сортирует угрозы и анализирует видео. Один продукт объединяет языковые и визуальные задачи, поэтому отдельные модели для них не требуются.

В тесте Hermes Bench результат составил 63,44%.

В проверках LangChain модель получила 87,05% против 84,3% у Nemotron 3 Ultra. Эти проверки оценивают поведение программ помощников при выполнении задач.

В тесте понимания графиков CharXiv результат достиг 80,8%. Nemotron 3 Nano Omni набрала 63%. При использовании программного кода показатель Nemotron 3.5 Super VL вырос до 84%.

Как модель применяют компании

Scale AI, поставщик данных и технологий для ИИ, дополнительно обучила модель для Skydance Corporation. Медиакомпания использует ее для автоматической обработки кредитов поставщиков.

Для этой задачи стоимость создания ответов должна снизиться в 40 раз. Задержка обработки должна сократиться в пять раз.

Ramp, платформа финансовых операций, преобразует фотографии чеков в структурированные записи. В них входят сведения о продавце, дата и платежные данные.

Ramp ожидает роста объема обработки до 50%. Задержка должна уменьшиться в десять раз.

AI21, разработчик корпоративных систем ИИ, настроила модель для компании Alice. Система анализирует угрозы и уязвимости. После обучения точность выросла на 40%.

Как компании могут настроить систему

Библиотеки NVIDIA NeMo позволяют дополнительно обучать модель на корпоративных данных. В обучение можно включить внутренние термины, правила, рабочие процедуры и способы обращения к программам.

Вместе с моделью выпускаются открытые наборы данных.

В публикацию также входят 45 наборов для обучения работе с изображениями и текстом. Их можно дополнять собственными корпоративными данными.

Открытые параметры модели разрешено адаптировать и размещать на локальном оборудовании, в центрах обработки данных или облаке. Выбор среды зависит от требований компании к данным и инфраструктуре.

Модель получила дополнительные материалы на 12 индийских языках объемом 10 млрд фрагментов текста. Полный набор содержит около 2,8 трлн фрагментов на 22 языках Индии.

Контекст: Nemotron 3.5 Super VL создана на основе Nemotron 3 Ultra. В линейке также есть Nemotron 3.5 Lightning для массовых текстовых задач.

Подробности опубликованы на странице developer.nvidia.com.