استخدمت Heidi واجهة التدريب البرمجية من Fireworks لضبط نموذج Nemotron 3 Ultra مفتوح الأوزان من NVIDIA، ذي 550 مليار معلمة، ضبطًا دقيقًا خاضعًا للإشراف (SFT)، ثم طبّقت عليه التعلم المعزز (RL). وبعد تكميم النموذج إلى دقة NVFP4 من NVIDIA، نشروا نقطة التحقق على وحدات معالجة رسومات مخصصة. وفي مقارنات مباشرة جنبًا إلى جنب أجراها أطباء سريريون، تفوق النموذج بعد تدريبه على نموذج الإنتاج الحالي في 54% من الحالات، ارتفاعًا من نحو 42% لنقطة التحقق الأساسية.
لماذا يهم
يستطيع الأطباء الاعتماد على نموذج يتحكمون فيه، ما يتيح تحديثه ونشره داخل مقرات المستشفيات التي تفرض قواعد صارمة بشأن مكان تخزين البيانات ومعالجتها.
