CoreWeave lança funcionalidade RL Rollouts para otimizar modelos
A nova ferramenta permite atualizar pesos em modelos de aprendizado por reforço sem redeploy, aumentando a eficiência e precisão do Nemotron 3.5.
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18/10 às 14:10, atualizado 20:13
Pontos principais
- O RL Rollouts possibilita carregar novos pesos em deployments ativos sem interromper requisições.
- A funcionalidade é cerca de 15 vezes mais rápida que o ciclo de redeploy tradicional.
- O modelo Nemotron 3.5 Lightning elevou sua precisão no benchmark BrowseComp de 36,97% para 45,45%.
- Houve uma redução de 30,24% no número de chamadas de ferramentas pelo modelo.
A CoreWeave anunciou o lançamento do RL Rollouts, uma funcionalidade projetada para otimizar o aprendizado por reforço ao permitir o carregamento de novos pesos em modelos ativos. O sistema elimina a necessidade de redeploy, tornando o processo cerca de 15 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais.
A implementação trouxe melhorias significativas para o modelo Nemotron 3.5 Lightning, utilizado pela Nvidia e pela You.com. A precisão no benchmark BrowseComp subiu de 36,97% para 45,45%, enquanto o volume de chamadas de ferramentas pelo modelo apresentou uma redução de 30,24%.
