NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 Japanese Nejumi LLM Leaderboard 4 モデル開発者 (Model Developer): NVIDIA Corporation このモデルはNVIDIA Japanによって追加学習されました。 This model was further trained by NVIDIA Japan. モデル開発期間 (Model Dates): 2025年6月 \ 2026年1月 June 2025 \ January 2026 データ鮮度 (Data Freshness): 2024年9月 September 2024 事前学習データは2024年9月までのデータを使用しています。 The pre training data has a cutoff date of September 2024\. モデル概要 (Model Overview) NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 Japanese は、NVIDIA によってスクラッチから学習された大規模言語モデル（LLM）であり、推論タスクと非推論タスクの両方に対応する統合モデルとして設計され、日本語に特化して最適化されています。本モデルは、Nemotron Personas Japan データセットを用いて作成された日本語のTool calling データにより、NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 を基にさらに追加学習が行われました。 本モデルは、ユーザーからの質問やタスクに対して、まず推論トレース（reasoning trace）を生成し、その後に最終回答を提示します。推論機能はシステムプロンプトによって制御可能です。ユーザーが中間的な推論トレースを表示せずに最終回答のみを希望する場合、そのように設定することも可能ですが、推論を要する難易度の高いプロンプトにおいては、精度がわずかに低下する可能性があります。一方で、先に推論トレースを生成させる設定にすると、一般的により高品質な最終回答が得られます。 本モデルは、主に Mamba 2 および MLP 層を中心とし、4 層の Attention 層を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しています。アーキテクチャの詳細については、Nemotron H テクニカルレポートをご参照ください。学習には Megatron LM および NeMo RL が使用され、さらに Qwen によって改良が加えられています。 NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 Japanese のリリースブログは以下を参照してください。 NVIDIA Nemotron 2 Nano 9B Japanese: 日本のソブリンAIを支える最先端小規模言語モデル 本モデ…
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