英伟达开源了两款新型大模型Nemotron-4-Minitron-4B和Nemotron-4-Minitron-8B，采用结构化剪枝和知识蒸馏高效训练方法，显著降低训练需求，减少数据和算力消耗。与传统方法相比，新模型的训练token数据减少40倍，算力成本节省1.8倍。通过优化Llama-3.18B，结构化剪枝简化模型结构，知识蒸馏提升性能，Minitron-4B和Minitron-8B在MMLU上的评分提升16%，性能媲美Mistral7B等知名模型。这一开源举措展示了英伟达在AI领域的领导地位，并为AI社区提供了宝贵资源，推动AI技术向更高效、更智能方向发展。

["三位作者起诉 Nvidia 未经许可使用版权图书训练 NeMo AI 平台。","起诉指称作者作品成为约 196，640 本书的数据集的一部分。","作者声称其作品在 NeMo 训练后被撤下。","Nvidia 未就此案发表正式回应，案件或成 AI 领域版权重要先例。"]

["Nvidia NeMo项目展示了生成式AI在半导体芯片设计中的应用，通过内部数据训练大型语言模型，提高生产力。","研究突出了Nvidia NeMo在半导体领域提供定制化AI模型的潜力，为竞争带来优势。","Nvidia的定制大型语言模型ChipNeMo的应用范围包括聊天机器人、代码生成器和分析工具，为半导体设计提供全面提升。"]