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2025년 9월 5일 PM 05:54 · 수정됨(18:06)
엔비디아-네모트론-나노-12B-v2
모델 개발자: NVIDIA Corporation
모델 날짜:
2025년 6월 - 2025년 8월
데이터 신선도:
2024년 9월
사전 훈련 데이터의 마감일은 2024년 9월입니다.
모델 개요
NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2는 NVIDIA에서 처음부터 학습한 대규모 언어 모델(LLM)로, 추론 및 비추론 작업 모두를 위한 통합 모델로 설계되었습니다. 이 모델은 사용자 쿼리와 작업에 먼저 추론 추적을 생성한 다음 최종 응답으로 마무리하여 응답합니다. 모델의 추론 기능은 시스템 프롬프트를 통해 제어할 수 있습니다. 사용자가 모델이 중간 추론 추적 없이 최종 답변을 제공하기를 원하는 경우, 추론이 필요한 더 어려운 프롬프트의 정확도가 약간 떨어지더라도 그렇게 하도록 구성할 수 있습니다. 반대로, 모델이 먼저 추론 추적을 생성하도록 하면 일반적으로 쿼리와 작업에 대한 최종 솔루션의 품질이 더 높아집니다. 이 모델은 NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base 에서 미세 조정되었으며 , NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 로 추가로 압축되었습니다 .
이 모델은 Mamba-2와 MLP 계층을 주로 사용하고, 여기에 4개의 Attention 계층만 결합한 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. 아키텍처에 대한 자세한 내용은 Nemotron-H 기술 보고서 를 참조하십시오. 이 모델은 Megatron-LM 과 NeMo-RL을 사용하여 학습되었습니다 .
지원 언어는 영어, 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 일본어입니다. Qwen을 사용하여 개선되었습니다.
이 모델은 상업적으로 사용할 준비가 되었습니다.
라이센스/이용 약관
적용 조건: 이 모델의 사용은 NVIDIA Open Model 라이선스 계약 에 따라 관리됩니다 .
평가 결과
벤치마크 결과(추론)
RULER를 제외한 모든 벤치마크에서 추론 켜짐 모드 로 모델을 평가했으며 , RULER는 추론 꺼짐 모드로 평가했습니다.
기준 | 엔비디아-네모트론-나노-12B-v2 |
|---|---|
AIME25 | 76.25% |
수학500 | 97.75% |
GPQA | 64.48% |
엘씨비 | 70.79% |
BFCL v3 | 66.98% |
IFEVAL-프롬프트 | 84.70% |
IFEVAL-지침 | 89.81% |
모든 평가는 NeMo-Skills를 사용하여 수행되었습니다 . 평가 결과를 재현하는 데 필요한 모든 세부 정보가 포함된 튜토리얼을 게시했습니다 .
예산 통제 추론
이 모델은 런타임 "사고" 예산 제어를 지원합니다. 추론 과정에서 사용자는 모델이 "사고"할 수 있는 토큰 수를 지정할 수 있습니다.
모델 아키텍처
- 아키텍처 유형: Mamba2-Transformer Hybrid
- 네트워크 아키텍처: Nemotron-Hybrid
배포 지역: 글로벌
사용 사례
NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2는 영어 및 코딩 언어에서 사용하도록 설계된 범용 추론 및 채팅 모델입니다. 영어가 아닌 다른 언어(독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 스페인어, 일본어)도 지원됩니다. AI 에이전트 시스템, 챗봇, RAG 시스템 및 기타 AI 기반 애플리케이션을 설계하는 개발자에게 적합합니다. 일반적인 지시 수행 작업에도 적합합니다.
출시일: 2025년 8월 29일
- Huggingface 2025년 8월 29일 https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2 를 통해
참고문헌
입력
- 입력 유형: 텍스트
- 입력 형식: 문자열
- 입력 매개변수: 1차원(1D): 시퀀스
- 입력 관련 기타 속성: 최대 128K의 컨텍스트 길이. 지원 언어: 독일어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 한국어, 포르투갈어, 러시아어, 일본어, 중국어, 영어.
산출
- 출력 유형: 텍스트
- 출력 형식: 문자열
- 출력 매개변수: 1차원(1D): 최대 128K 시퀀스
본 모델은 NVIDIA GPU 가속 시스템에서 실행되도록 설계 및 최적화되었습니다. NVIDIA의 하드웨어(예: GPU 코어)와 소프트웨어 프레임워크(예: CUDA 라이브러리)를 활용하여 CPU 전용 솔루션보다 학습 및 추론 시간이 더 빠릅니다.
https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2
LM Studio 0.3.25 부터 지원한다고 해서 받아봤는데 말입니다.
우선 애플실리콘에서는 아직 안되는걸로 보입니다.
다른 애들은 자기 특징 하나씩 자랑하던데 난 뭘 잘해! 라고 크게 쓰인 부분은 없군요
댓글 (3)
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AAppleAde
25.09.05 · 210.♡.135.124
벤치마크는 매우 훌륭하게 보이네요. phi4:14b 로 문서 분류 작업 열심히 돌리고 있는데요. 이걸로도 테스트 해보겠습니다. O..O)b -
볼볼통통오동통통
25.09.05 · 211.♡.199.40
엔비디아의 독주는 언제까지 계속될지 흐음 -
DDINKIssTyle
→ 볼통통오동통통 작성자
25.09.05 · 61.♡.73.102
문득 GPGPU에 뛰어든 날자들이 궁금해졌습니다.
쿠다가 2007 애플이 AMD랑 손잡고 OpenCL 시작한게 스노우레퍼드 때니 2009..
데뷔로는 둘이 2년 차이인데.. 엄청난 격차가 벌어졌군요.
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