論文の概要: NVIDIA Nemotron Nano V2 VL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03929v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 00:10:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.246148
• Title: NVIDIA Nemotron Nano V2 VL
• Title（参考訳）: NVIDIAネモトロンナノV2VL
• Authors: NVIDIA, :, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, Tuomas Rintamaki, Matthieu Le, Tyler Poon, Danial Mohseni Taheri, Ilia Karmanov, Guilin Liu, Jarno Seppanen, Guo Chen, Karan Sapra, Zhiding Yu, Adi Renduchintala, Charles Wang, Peter Jin, Arushi Goel, Mike Ranzinger, Lukas Voegtle, Philipp Fischer, Timo Roman, Wei Ping, Boxin Wang, Zhuolin Yang, Nayeon Lee, Shaokun Zhang, Fuxiao Liu, Zhiqi Li, Di Zhang, Greg Heinrich, Hongxu, Yin, Song Han, Pavlo Molchanov, Parth Mannan, Yao Xu, Jane Polak Scowcroft, Tom Balough, Subhashree Radhakrishnan, Paris Zhang, Sean Cha, Ratnesh Kumar, Zaid Pervaiz Bhat, Jian Zhang, Darragh Hanley, Pritam Biswas, Jesse Oliver, Kevin Vasques, Roger Waleffe, Duncan Riach, Oluwatobi Olabiyi, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Bilal Kartal, Pritam Gundecha, Khanh Nguyen, Alexandre Milesi, Eugene Khvedchenia, Ran Zilberstein, Ofri Masad, Natan Bagrov, Nave Assaf, Tomer Asida, Daniel Afrimi, Amit Zuker, Netanel Haber, Zhiyu Cheng, Jingyu, Xin, Di, Wu, Nik Spirin, Maryam Moosaei, Roman Ageev, Vanshil Atul Shah, Yuting Wu, Daniel Korzekwa, Unnikrishnan Kizhakkemadam Sreekumar, Wanli Jiang, Padmavathy Subramanian, Alejandra Rico, Sandip Bhaskar, Saeid Motiian, Kedi Wu, Annie Surla, Chia-Chih Chen, Hayden Wolff, Matthew Feinberg, Melissa Corpuz, Marek Wawrzos, Eileen Long, Aastha Jhunjhunwala, Paul Hendricks, Farzan Memarian, Benika Hall, Xin-Yu Wang, David Mosallanezhad, Soumye Singhal, Luis Vega, Katherine Cheung, Krzysztof Pawelec, Michael Evans, Katherine Luna, Jie Lou, Erick Galinkin, Akshay Hazare, Kaustubh Purandare, Ann Guan, Anna Warno, Chen Cui, Yoshi Suhara, Shibani Likhite, Seph Mard, Meredith Price, Laya Sleiman, Saori Kaji, Udi Karpas, Kari Briski, Joey Conway, Michael Lightstone, Jan Kautz, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Jonathen Cohen, Oleksii Kuchaiev, Andrew Tao, Bryan Catanzaro,
• Abstract要約: ネモトロン・ナノV2VLは、マンバ・トランスフォーマーのハイブリッドLLMであるネモトロン・ナノV2上に構築される。 BF16、FP8、FP4フォーマットでモデルチェックポイントをリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.54668350780366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Nemotron Nano V2 VL, the latest model of the Nemotron vision-language series designed for strong real-world document understanding, long video comprehension, and reasoning tasks. Nemotron Nano V2 VL delivers significant improvements over our previous model, Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B, across all vision and text domains through major enhancements in model architecture, datasets, and training recipes. Nemotron Nano V2 VL builds on Nemotron Nano V2, a hybrid Mamba-Transformer LLM, and innovative token reduction techniques to achieve higher inference throughput in long document and video scenarios. We are releasing model checkpoints in BF16, FP8, and FP4 formats and sharing large parts of our datasets, recipes and training code.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Nemotron Nano V2 VLを紹介した。Nemotron Vision-Lシリーズは,強力な実世界の文書理解,長いビデオ理解,推論タスクのために設計された。 Nemotron Nano V2 VLは、これまでのモデルであるLlama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8Bに対して、モデルアーキテクチャ、データセット、トレーニングレシピの大幅な拡張を通じて、すべてのビジョンとテキストドメインにわたって大幅な改善を提供します。 Nemotron Nano V2 VLは、Nemotron Nano V2、ハイブリッドのMamba-Transformer LLM、そして長いドキュメントやビデオシナリオで高い推論スループットを実現する革新的なトークン削減技術をベースにしている。 BF16、FP8、FP4フォーマットでモデルチェックポイントをリリースし、データセット、レシピ、トレーニングコードの大部分を共有しています。

関連論文リスト

• NVIDIA Nemotron Nano 2: An Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Reasoning Model [205.51647932840226]
  Nemotron-Nano-9B-v2は、推論処理のスループットを向上させるために設計されたハイブリッドのMamba-Transformer言語モデルである。 Nemotron-Nano-9B-v2はNemotron-Hアーキテクチャをベースにしており、共通のTransformerアーキテクチャの自己保持層の大部分をMamba-2層に置き換えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T06:00:57Z)
• Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models [131.54943004304656]
  ヘテロジニアス推論モデルの開族であるLlama-Nemotronシリーズを導入する。 サイズはNano(8B)、Super(49B)、Ultra(253B)の3種類。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-02T01:35:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。