Heidi nutzte die Trainings-API von Fireworks, um NVIDIA Nemotron 3 Ultra, ein Open-Source-Modell mit 550 Milliarden Parametern, zunächst überwachungsbasiert feinzujustieren (SFT) und anschließend mit Reinforcement Learning (RL) weiterzutrainieren. Nach der Quantisierung auf die NVFP4-Präzision von NVIDIA wurde der Checkpoint auf dedizierten GPUs bereitgestellt. In direkten Vergleichen durch Ärzte schlug das weitertrainierte Modell das bestehende Produktivmodell in 54 Prozent der Fälle. Beim Basismodell waren es zuvor etwa 42 Prozent.
Warum es wichtig ist
Ärzte können sich auf ein Modell verlassen, das sie selbst kontrollieren. So lassen sich Aktualisierungen vornehmen und das Modell vor Ort in Krankenhäusern einsetzen, die strenge Vorgaben zur Datenhaltung erfüllen müssen.
