Heidi använde Fireworks tränings-API för att först finjustera NVIDIA:s öppna modell Nemotron 3 Ultra med övervakad inlärning (SFT) och därefter tillämpa förstärkningsinlärning (RL). Modellen har 550 miljarder parametrar. Efter kvantisering till precisionen NVIDIA NVFP4 distribuerade Heidi kontrollpunkten på dedikerade GPU:er. I direkta jämförelser mellan kliniker slog den eftertränade modellen den befintliga produktionsmodellen i 54 % av fallen, jämfört med omkring 42 % för den ursprungliga kontrollpunkten.
Varför det spelar roll
Kliniker kan använda en modell som de själva kontrollerar, vilket gör det möjligt att uppdatera den och driftsätta den lokalt på sjukhus med strikta regler för var data får lagras.
