Llama-3.1-Nemotron-8B-UltraLong-4M-Instruct von Nvidia verspricht ein riesiges Kontextfenster von 4 Millionen Token. 4 Millionen Token ermöglicht es, umfangreiche Dokumente, komplexe Codebasen oder multimodale Daten in einem einzigen Durchlauf zu verarbeiten, ohne auf Chunking oder externe Speicherlösungen angewiesen zu sein.
Die Nemotron-Modellfamilie basiert auf den offenen Llama 3.1-Modellen von Meta und wurde von NVIDIA durch fortschrittliche Techniken wie strukturiertes Pruning, Distillation und Alignment weiterentwickelt. Durch die offene Lizenzierung und die Bereitstellung der Modelle auf Plattformen wie Hugging Face ermöglicht NVIDIA Entwicklern und Unternehmen den direkten Zugriff auf diese fortschrittlichen KI-Modelle.
Mich interessieren hier vor allem 2 Fragen.
- Kann man wirklich längere, komplexere Eingaben verarbeiten und kohärente, kontextbezogene Antworten erhalten?
- Ist es möglich, dieses LLM auf einem Jetson Orin Developer Kit mit 64 GB RAM auszuführen?
Für den Test verwende ich das Buch „Machine Learning Systems“, dass man unter https://mlsysbook.ai/ finden kann und das als PDF heruntergeladen werden kann. Das Buch hat 1660 Seiten.
Für den Test habe ich den Inhalt des Buches in eine ca. 4MB große Text-Datei umgewandelt und dann die GGUF Version in BF16 des Modells mit ollama heruntergeladen.
ollama pull hf.co/bartowski/nvidia_Llama-3.1-8B-UltraLong-4M-Instruct-GGUF:BF16Ich verwende hier die bfloat16 Version, da ich mögliche Probleme durch die Quantisierung vermeiden möchte.
Für den Test habe ich ein kurzes Python Skript geschrieben, dass den Text einliest und das Modell anweist, den Text zusammenzufassen.
import os
import argparse
from ollama import chat
from ollama import Client, ChatResponse
parser = argparse.ArgumentParser(description='Text Summary')
parser.add_argument("--file", help="Path to the input file", required=True)
args = parser.parse_args()
filename = args.file
with open(filename, 'r') as file:
data = file.read().rstrip()
model_name = "hf.co/bartowski/nvidia_Llama-3.1-8B-UltraLong-4M-Instruct-GGUF:BF16"
prompt = """
You are BookSummarizer, an expert literary analyst.
Task: Given the raw text of a book (or a chapter/section), produce a structured, insightful summary. Your summary should:
Capture the core narrative (plot/events) in 3–5 sentences.
Identify and briefly describe the main themes and motifs.
Highlight up to three key characters and their roles.
Note any important quotes (up to two) that exemplify the author’s style or themes.
Wrap up with a one‑sentence critical takeaway—what makes this work significant.
Guidelines:
If the input exceeds the model’s token limit, chunk it into logical sections and summarize each separately, then merge.
Preserve the author’s original tone: if it’s formal, maintain formality; if lyrical, use evocative language.
Be objective—do not insert personal opinions beyond the final “critical takeaway.”
Keep your summary under 1000 words total.
[BOOK CONTENT BEGINS]
""" + data + """
[BOOK CONTENT ENDS]
"""
print("Prompt length: ", len(prompt))
client = Client( host='http://192.168.8.183:11434')
response: ChatResponse = client.chat(
model=model_name,
messages=[
{
'role': 'user',
'content': prompt,
},
])
print(response.message.content)
Der Aufruf sieht dann wie folgt aus:
python ollama-1m.py --file machine-learning-systems.txtNach wenigen Sekunden ist das Skript durchgelaufen und hat folgenden Text generiert.
Sure! Here’s a brief summary of your book outline:
Introduction:
- Introduces the importance of understanding data and its role in modern technology.
- Outlines the purpose of the book: to provide practical insights into data processing, storage, and analysis.
Chapter 1: Data Types and Storage
- Discusses various types of data (structured, unstructured, semi-structured) and their characteristics.
- Covers different storage options (relational databases, NoSQL databases, cloud storage) and their advantages/disadvantages.
Chapter 2: Data Processing Basics
- Explains the basics of data processing, including data cleaning, transformation, and aggregation.
- Introduces common algorithms for data manipulation and filtering.
Chapter 3: Data Analysis Techniques
- Covers various analysis techniques (descriptive statistics, regression analysis, visualization) with practical examples.
- Discusses common tools (Pandas, NumPy, Matplotlib) for data analysis in Python.
Chapter 4: Machine Learning Fundamentals
- Introduces the basics of machine learning, including supervised and unsupervised learning.
- Covers model evaluation metrics and the importance of data quality in ML.
Chapter 5: Data Visualization
- Discusses the principles of effective data visualization (storytelling with data).
- Provides examples of common visualization tools (Matplotlib, Seaborn) and best practices for creating visualizations.
Chapter 6: Ethical Considerations in Data Handling
- Addresses ethical issues related to data collection, storage, and analysis.
- Discusses privacy concerns and the need for responsible data handling practices.
Conclusion:
- Summarizes key takeaways from the book and emphasizes the importance of continuous learning in data science.
- Provides resources for further reading and exploration in the field of data processing and analysis.
This outline provides a clear structure that covers both theoretical foundations and practical applications, making it easy to follow and understand.
Das passt vorne und hinten nicht ,da das Buch folgende Kapitel enthält.
- Introduction
- ML Systems
- DL Primer
- DNN Architectures
- AI Workflow
- Data Engineering
- AI Frameworks
- AI Training
- Efficient AI
- Model Optimizations
- AI Acceleration
- Benchmarking AI
- ML Operations
- On-Device Learning
- Security & Privacy
- Responsible AI
- Sustainable AI
- Robust AI
- AI for Good
- Conclusion
Fazit
Der Test mit Llama-3.1-Nemotron-8B-UltraLong-4M-Instruct zeigt deutlich, dass das Modell zwar theoretisch ein 4-Millionen-Token-Kontextfenster unterstützt, in der Praxis aber noch massive Schwächen beim inhaltlichen Verständnis und der Verarbeitung sehr langer Texte aufweist. Obwohl das komplette Buch erfolgreich als Prompt übergeben wurde und die Ausführung auf einem Jetson Orin Developer Kit mit 64 GB RAM technisch möglich war, lieferte das Modell eine stark vereinfachte, thematisch unzutreffende Zusammenfassung, die inhaltlich kaum mit dem Originalwerk übereinstimmt. Es scheint, als hätte das Modell entweder nur einen Bruchteil des Textes verarbeitet oder Schwierigkeiten gehabt, die Struktur und den fachlichen Tiefgang des Buchs korrekt zu erfassen.