# Heidi、FireworksでNVIDIA Nemotron 3 Ultraを臨床AI向けに調整

> HeidiはFireworks上で550BのNemotron 3 Ultraを追加学習し、臨床医による実運用での比較評価で、現行の最先端モデルに対して54%の勝率を達成した。

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

HeidiはFireworksのトレーニングAPIを使い、NVIDIAのパラメーター数5500億のオープンモデルNemotron 3 Ultraに教師あり微調整（SFT）を行った後、強化学習（RL）を適用した。NVIDIAのNVFP4精度に量子化してから、専用GPUにチェックポイントをデプロイした。臨床医による実環境での並列比較では、追加学習後のモデルが既存の本番モデルを54%の割合で上回った。ベースチェックポイントの約42%から向上した。

## 事実

- ベースチェックポイントの勝率：約42%、追加学習後の勝率：約54%
- モデル規模：総パラメーター数550B、トークンあたりのアクティブパラメーター数55B

## なぜ重要か

臨床医は自ら管理できるモデルを利用できるため、更新や、厳格なデータ保存場所の要件がある病院でのオンプレミス導入が可能になる。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-23