Nemotron 3 Nano 30B 모델: https://huggingface.co/nvidia/NVIDIA-...
이 영상에서는 NVIDIA의 새로운 Nemotron 3 Nano를 소개하고, Mamba + Transformer + MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 통해 강력한 추론, 빠른 추론 속도, 그리고 방대한 컨텍스트 윈도우를 제공하는 이 제품이 작고 효율적인 모델에 대한 기존의 기대를 어떻게 바꿔놓는지 보여드리겠습니다. 또한, OpenAI 호환 API를 통해 누구나 쉽게 사용해보고 테스트할 수 있도록 개방형 아키텍처를 채택했습니다.
-- 주요 내용:
🚀 Nemotron 3 Nano는 고속 추론 성능 향상을 통해 "작은 모델은 단순하다"는 기존의 인식을 바꾸고자 합니다.
🧠 하이브리드 아키텍처는 Mamba 상태 공간 레이어와 Transformer 레이어를 결합하여 효율적인 장기 컨텍스트 처리를 가능하게 합니다.
🧩 MoE(Mixture-of-Experts) 설계는 총 300억 개의 파라미터를 사용하지만, 토큰당 약 30억 개의 파라미터만 활성화되어 지연 시간이 짧은 추론을 구현합니다.
🔓 개방형 모델로 높은 개방성 점수를 받았으므로 가중치를 직접 확인하고 실행하거나 API를 사용할 수 있습니다.
🔌 OpenAI 호환 툴과 함께 작동하여 표준 클라이언트를 통해 간편하게 설정하고 코드 변경을 최소화할 수 있습니다.
🪑 "사고" 모드를 통해 여러 제약 조건이 있는 논리 퍼즐을 추측이 아닌 단계별로 해결합니다.
📄 reasoning_budget을 사용하여 지연 시간과 깊이를 제어하며, 복잡한 텍스트를 깔끔한 JSON으로 구조화하는 데 적합합니다.
🗂️ 방대한 컨텍스트 창을 통해 일반적인 속도 저하 없이 로그 분석 및 장문 문서 추론이 가능합니다.
🛠️ NVIDIA의 NeMo Gym은 특수 엔터프라이즈 에이전트 구축을 위한 강화 학습 워크플로를 지원합니다.
⚖️ 추론, 경로 설정 및 데이터 처리에 가장 적합하며, 창작 글쓰기나 대규모 시스템 구축에는 적합하지 않습니다.
