NVIDIA推出Jet-Nemotron，53倍提速实现98%推理成本节约

快速阅读: NVIDIA 发布 Jet-Nemotron 语言模型，生成速度提升53.6倍，推理成本降低98%，通过 PostNAS 技术改造现有模型，保持高准确性，适用于边缘设备，降低成本，提高投资回报率。

NVIDIA 研究团队近日发布了 Jet-Nemotron，这是一系列全新的语言模型，包含2亿和4亿参数的版本。这些模型的生成速度比当前最先进的全注意力语言模型高出53.6倍，并且在准确性上达到了甚至超过这些模型的水平。这一突破是通过一种名为“后神经架构搜索”（PostNAS）的新技术对现有预训练模型进行改造实现的。

随着现代语言模型如 Qwen3、Llama3.2 和 Gemma3 的广泛应用，这些模型虽然在准确性和灵活性上设立了新的标杆，但其 O(n²) 的自注意力机制导致了计算和内存的高昂成本，特别是在处理长文本任务时，这使得大规模部署变得异常昂贵，几乎无法在边缘设备或内存受限的设备上运行。尽管有一些尝试用更高效的架构替代全注意力 Transformer（如 Mamba2、GLA、RWKV 等），但在准确性上始终难以实现突破，直到现在。

PostNAS 作为 Jet-Nemotron 的核心创新，主要步骤包括：首先，选择一个最先进的全注意力模型（如 Qwen2.5），并冻结其多层感知器（MLP）层，以保护模型的学习能力并大幅降低训练成本；接着，用新的硬件高效线性注意力模块 JetBlock 替换掉计算成本高的全注意力模块；最后，通过超网络训练和束搜索，自动确定最优的全注意力层位置，从而保持在特定任务上的准确性。

Jet-Nemotron 的性能指标令人瞩目：2B 模型在各大基准测试中与 Qwen3-1.7B-Base 相当或更优，生成吞吐量提升了47倍。同时，在256K 上下文长度下，解码速度的提升达到53.6倍，使推理成本降低了98%。这为边缘设备的部署带来了变革性的改变。

此外，Jet-Nemotron 的推出意味着企业能够以更低的成本实现更高的投资回报率。对于从业者来说，Jet-Nemotron 能够在不改变数据管道的情况下对现有模型进行改造，提升了实时 AI 服务的能力。对于研究人员来说，PostNAS 降低了语言模型架构创新的成本，加速了 AI 技术的发展。

项目链接：https://github.com/NVlabs/Jet-Nemotron

– Jet-Nemotron 实现生成速度比现有模型提升53.6倍，推理成本降低98%。

– PostNAS 技术允许对现有预训练模型进行高效改造，保持准确性。

– 新模型的推出使得企业和研究者在成本和性能上获得双重收益。

(以上内容均由Ai生成)