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arXiv Computer Science AINeMo-DCR: Refit Delta-Comprimido Exacto para RL Agéntico Escalable a Escala de Trillones de Parámetros
Se presenta NeMo-DCR, un método de refit delta-comprimido exacto para el aprendizaje por refuerzo (RL) escalable a escalas de trillones de parámetros. Este método envía solo los cambios, permitiendo a los receptores obtener los bits de un refit denso. Se demuestra que NeMo-DCR es 7 veces más rápido que AReaL-DTE y es significativamente más rápido en escenarios de estrés.
Hugging Face BlogNVIDIA NeMo AutoModel acelera el fine-tuning de Transformers con 3,4-3,7x más rendimiento y hasta 32% menos memoria GPU
NVIDIA presentó NeMo AutoModel, una biblioteca abierta construida sobre HuggingFace Transformers v5 que acelera el fine-tuning de modelos Mixture-of-Experts. Según los benchmarks, logra un rendimiento de entrenamiento 3,4-3,7x mayor y 29-32% menos memoria GPU que Transformers v5 nativo usando la misma API from_pretrained(), con solo cambiar una línea de importación. La mejora proviene del Paralelismo de Expertos, el despacho fusionado DeepEP y los kernels de TransformerEngine, y permite entrenar modelos de hasta 550B parámetros en 16 nodos.