# Heidi تحسّن Nemotron 3 Ultra من NVIDIA للذكاء الاصطناعي السريري

> درّبت Heidi لاحقًا نموذج Nemotron 3 Ultra ذي 550B من المعلمات على Fireworks، محققةً معدل فوز قدره 54% في اختبارات مقارنة مباشرة أجراها أطباء سريريون مع النموذج المتقدم الذي يستخدمونه حاليًا.

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/ar/heidi-fine-tunes-nvidia-nemotron-3-ultra-on-fireworks-for-clinical-ai

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.

## الحقائق

- معدل الفوز لنقطة التحقق الأساسية: نحو 42%؛ ومعدل الفوز بعد التدريب: نحو 54%
- حجم النموذج: 550 B معلمة إجمالًا، و55 B معلمة نشطة لكل رمز

## 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.

## المصادر والمراجع

1. [Heidi trains and deploys NVIDIA Nemotron 3 Ultra on Fireworks](https://fireworks.ai/customers/heidi-trains-and-deploys-nvidia-nemotron-3-ultra-on-fireworks/) – Fireworks AI

آخر تحديث: 2026-10-23