Apriel-Nemotron-15B-Thinker 소개 : 리소스 효율적인 추론 모델

이러한 모델을 구축하려면 수학적 추론, 과학적 이해 및 고급 패턴 인식의 통합이 필요합니다.

In today's technological landscape, AI models are expected to perform complex tasks such as solving mathematical problems, interpreting logical statements, and assisting with enterprise decision-making. Building such models requires an integration of mathematical reasoning, scientific understanding, and advanced pattern recognition. As the demand for intelligent agents in real-time applications, like coding assistants and business automation tools, continues to increase, there is a pressing need for models that combine strong performance with efficient memory and token usage, making them viable for deployment in practical hardware environments.

오늘날의 기술 환경에서 AI 모델은 수학적 문제 해결, 논리적 진술 해석 및 엔터프라이즈 의사 결정 지원과 같은 복잡한 작업을 수행 할 것으로 예상됩니다. 이러한 모델을 구축하려면 수학적 추론, 과학적 이해 및 고급 패턴 인식의 통합이 필요합니다. 코딩 어시스턴트 및 비즈니스 자동화 도구와 같은 실시간 응용 분야의 지능형 에이전트에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 강력한 성능과 효율적인 메모리 및 토큰 사용을 결합한 모델에 대한 시급한 요구가있어 실제 하드웨어 환경에 배치 할 수 있습니다.

A central challenge in AI development is the resource intensity of large-scale reasoning models. Despite their impressive capabilities, these models often demand significant memory and computational resources, limiting their real-world applicability. This disparity creates a gap between what advanced models can achieve and what users can realistically deploy. Even well-resourced enterprises may find running models consuming dozens of gigabytes of memory or incurring high inference costs unsustainable. The crux of the issue isn't simply about creating smarter models; it's about ensuring they are efficient and deployable in real-world platforms.

AI 개발의 중심 도전은 대규모 추론 모델의 자원 강도입니다. 그들의 인상적인 기능에도 불구하고, 이들 모델은 종종 상당한 메모리와 계산 자원을 요구하여 실제 적용 가능성을 제한합니다. 이러한 차이는 고급 모델이 달성 할 수있는 것과 사용자가 현실적으로 배포 할 수있는 것 사이의 격차를 만듭니다. 잘 자하는 기업조차도 수십 기가 바이트의 메모리를 소비하거나 지속 불가능한 높은 추론 비용을 소비하는 실행 모델을 발견 할 수 있습니다. 이 문제의 요점은 단순히 더 똑똑한 모델을 만드는 것이 아닙니다. 실제 플랫폼에서 효율적이고 배포 가능하도록하는 것입니다.

Models like QWQ‑32b, o1‑mini, and EXAONE‑Deep‑32b have demonstrated strong performance on tasks involving mathematical reasoning and academic benchmarks. However, their performance comes at a cost—they require high-end GPUs and consume a high number of tokens, rendering them less suitable for production settings. These models highlight the ongoing trade-off in AI deployment: achieving high accuracy at the expense of scalability and efficiency.

QWQ -32B, O1 -MINI 및 EXAONE -DEEP -32B와 같은 모델은 수학적 추론 및 학업 벤치 마크와 관련된 작업에서 강력한 성능을 보여주었습니다. 그러나 그들의 성능은 비용이 많이 듭니다. 고급 GPU가 필요하고 많은 수의 토큰을 소비하여 생산 환경에 적합하지 않습니다. 이 모델은 AI 배포에서 진행중인 트레이드 오프를 강조합니다. 확장 성과 효율성을 희생하여 높은 정확도를 달성합니다.

To address this gap, researchers at ServiceNow introduced Apriel-Nemotron-15b-Thinker. This model, consisting of 15 billion parameters, is relatively modest in size compared to its high-performing counterparts. However, it delivers performance on par with models almost twice its size, and its primary advantage lies in its memory footprint and token efficiency. Despite delivering competitive results, it requires nearly half the memory of QWQ‑32b and EXAONE‑Deep‑32b, and it consumes 40% fewer tokens than QWQ‑32b, rendering it significantly more cost-effective for operational tasks. This difference in operational efficiency is crucial in enterprise environments, rendering it feasible to integrate high-performance reasoning models into real-world applications without large-scale infrastructure upgrades.

이 차이를 해결하기 위해 Servicenow의 연구원들은 Apriel-Nemotron-15B-Thinker를 소개했습니다. 150 억 개의 매개 변수로 구성된이 모델은 고성능 대응 물에 비해 크기가 상대적으로 적습니다. 그러나 크기의 크기의 거의 두 배로 모델과 함께 성능을 제공하며 주요 장점은 메모리 발자국과 토큰 효율성에 있습니다. 경쟁력있는 결과를 제공 함에도 불구하고 QWQ-32B 및 Exaone-Deep-32B의 메모리의 거의 절반이 필요하며 QWQ-32B보다 40% 적은 토큰을 소비하여 운영 작업에 대해 훨씬 더 비용 효율적입니다. 이러한 운영 효율성의 차이는 엔터프라이즈 환경에서 중요하므로 대규모 인프라 업그레이드없이 고성능 추론 모델을 실제 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다.

The development of Apriel-Nemotron-15b-Thinker followed a structured three-stage training approach, each designed to enhance a specific aspect of the model’s reasoning capabilities. The initial phase, termed Continual Pre-training (CPT), involved exposing the model to over 100 billion tokens. These tokens weren't generic text but carefully selected examples from domains requiring deep reasoning, such as mathematical logic, programming challenges, scientific literature, and logical deduction tasks. This exposure provided the foundational reasoning capabilities that distinguish the model. The second stage involved Supervised Fine-Tuning (SFT) using 200,000 high-quality demonstrations. These examples further calibrated the model’s responses to reasoning challenges, enhancing performance on tasks that require accuracy and attention to detail. The final tuning stage, GRPO (Guided Reinforcement Preference Optimization), refined the model’s outputs by optimizing alignment with expected results across key tasks. This pipeline ensures the model is not only intelligent but also responds in a manner that is concise, structured, and scalable.

Apriel-Nemotron-15B-Thinker의 개발은 모델의 추론 기능의 특정 측면을 향상 시키도록 설계된 구조화 된 3 단계 훈련 접근법을 따랐습니다. CPT (Continual Pre-Training)라고 불리는 초기 단계는 모델을 1,000 억 개가 넘는 토큰에 노출시키는 것과 관련이있었습니다. 이 토큰은 일반적인 텍스트가 아니지만 수학 논리, 프로그래밍 문제, 과학 문헌 및 논리적 공제 작업과 같은 깊은 추론이 필요한 도메인에서 신중하게 선택된 사례였습니다. 이 노출은 모델을 구별하는 기본적인 추론 기능을 제공했습니다. 두 번째 단계에는 20 만 개의 고품질 데모를 사용하여 감독 미세 조정 (SFT)이 포함되었습니다. 이 예는 추론 과제에 대한 모델의 반응을 더욱 교정하여 세부 사항에 대한 정확성과주의가 필요한 작업의 성능을 향상 시켰습니다. 최종 튜닝 단계 인 GRPO (Guided Inwenforcement Preference Optimization)는 주요 작업에 대한 예상 결과와 정렬을 최적화하여 모델의 출력을 개선했습니다. 이 파이프 라인은 모델이 지능적 일뿐 만 아니라 간결하고 구조적이며 확장 가능한 방식으로 응답합니다.

In enterprise-specific tasks such as MBPP, BFCL, Enterprise RAG, MT Bench, MixEval, IFEval, and Multi-Challenge, the model delivered competitive or superior performance compared to larger models. It also performed admirably in academic benchmarks, such as AIME-24, AIME-25, AMC-23, MATH-500, and GPQA, often equaling or surpassing the performance of other larger models, all while being significantly lighter in computational demand.

MBPP, BFCL, Enterprise Rag, MT Bench, Mixeval, Ifeval 및 Multi-Challenge와 같은 엔터프라이즈 별 작업 에서이 모델은 더 큰 모델에 비해 경쟁력 있거나 우수한 성능을 제공했습니다. 또한 AIME-24, AIME-25, AMC-23, MATH-500 및 GPQA와 같은 학업 벤치 마크에서도 훌륭하게 수행되며 종종 다른 큰 모델의 성능을 동일하거나 능가하는 동시에 계산 수요는 상당히 가볍습니다.

Apriel-Nemotron-15b-Thinker demonstrates that achieving both high performance and efficiency in large language models is possible. As the demand for intelligent and deployable agents continues to rise, models like Apriel-Nemotron-15b-Thinker highlight the potential for pushing the boundaries of AI while ensuring it remains relevant and applicable in real-world settings. Several Key Takeaways from the Research on Apriel-Nemotron-15b-Thinker:This model is capable of performing on par with models almost twice its size. It achieves this performance with a lower memory footprint and token consumption compared to QWQ-32b and EXAONE-Deep-32b. It is interesting to note that it performs better than o1-mini on AIME-24, AIME-25, and AMC-23, despite being a smaller model.

Apriel-Nemotron-15B-Thinker는 대형 언어 모델에서 고성능과 효율성을 모두 달성하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다. 지능적이고 배치 가능한 에이전트에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 Apriel-Nemotron-15B-Thinker와 같은 모델은 AI의 경계를 추진할 수있는 잠재력을 강조하면서 실제 환경에서 관련성 있고 적용 할 수 있도록합니다. Apriel-Nemotron-15B-Thinker에 대한 연구에서 얻은 몇 가지 주요 테이크 아웃 :이 모델은 크기의 거의 두 배나 모델과 동등하게 수행 할 수 있습니다. QWQ-32B 및 ExaOne-Deep-32B에 비해 메모리 발자국과 토큰 소비가 낮아서이 성능을 달성합니다. 더 작은 모델 임에도 불구하고 AIME-24, AIME-25 및 AMC-23에서 O1-MINI보다 더 잘 수행한다는 점에 주목하는 것이 흥미 롭습니다.

The researchers used a structured three-stage training approach to develop the model. The initial stage involved exposing the model to over 100 billion tokens from domains that require deep reasoning, such as mathematical logic, programming challenges, and logical deduction tasks.

연구원들은 체계적인 3 단계 훈련 접근법을 사용하여 모델을 개발했습니다. 초기 단계는 수학 논리, 프로그래밍 문제 및 논리적 공제 작업과 같은 깊은 추론이 필요한 도메인에서 모델을 1,000 억 개의 토큰에 노출시키는 것이 포함되었습니다.