Nemotron Labs: オープンモデルが企業と国家に信頼できるAIを提供する理由
サマリー
NVIDIAのNemotronは、企業や国家が信頼でき、制御可能でカスタマイズ可能なAIを構築するためのオープンモデルです。特化型AIの開発において、企業は独自のデータやワークフローに基づいてモデルを調整し、精度を向上させることができます。オープンモデルの利用により、コスト削減や効率的な運用が可能になり、AIの所有権が進化しています。
本文
編集者の注記: 本記事は、最新のオープンモデル、データセット、トレーニング技術が企業にどのように特化したAIシステムやアプリケーションを構築する手助けをするかを探るNemotron Labsブログシリーズの一部です。各投稿では、透明な研究コパイロットからスケーラブルなAIエージェントまで、オープンスタックを利用して生産現場で実際の価値を提供する実用的な方法を強調しています。
企業は選択肢として多くの強力なモデルを持っていますが、真の試練は、企業が構築するAIがビジネスのニーズにどれだけ独自に応えるかです。ワークフローの改善、ドメイン知識の活用、精度と信頼性の基準を超えることが求められます。
競争力のあるAIの優位性は、どのモデルを選ぶかよりも、利用可能なモデルをどのように活用するかにかかっています。
NVIDIAのNemotronのようなオープンモデルは、カスタマイズのために構築されており、企業や国家が制御可能で信頼でき、自分たちのニーズに合わせたAIを構築する手助けをします。
AIを使用することから知性を所有することへ
特化型AI、例えば自律エージェントやアプリケーションは、カスタマイズされたオープンモデルを使用して構築されます。これらのエージェントは、特定のタスクをうまく実行するように設計されており、使用されるモデルは独自の知識に基づいて調整され、実際のビジネス成果に対して評価されます。
それにはモデル自体へのアクセスが必要です。クローズドモデルは可能性を進展させ、一般的な知性のフロンティアを押し進めますが、企業が検査、調整、改善できることに制限を設けます。オープンモデルはその障壁を取り除き、完全な所有権と制御を提供します。
最も効果的なエージェントAIアプリケーションは、オープンモデルが先進的なフロンティアモデルと共に機能するモデルのシステムです。それぞれが最も得意な仕事を果たします。高性能の推論モデルは複雑な計画を処理し、小型モデルは特化したタスクを実行します。これにより、企業は推論コストを適正化し、特定のタスクの精度を向上させ、ワークフローの進化に応じて柔軟性を維持できます。
企業が信頼できるカスタマイズ
オープンモデルは、企業にクローズドモデルにはないものを提供します。それは、ビジネスニーズに対してAIをカスタマイズ、検査、改善するための完全な制御です。公共のベンチマークは一般的な能力を測定しますが、ビジネス特有の評価により、チームは自社のデータ、ワークフロー、精度の定義に対してテストを行い、そこから改善できます。
例えば、医療や法律のような業界では、誤った回答のコストが高く、チームは機密データを扱い、厳格な精度要件に直面しています。これらの分野の組織は、モデルがどのようにトレーニングされ、どのように機能するかを把握し、必要に応じて改善する能力を持たなければなりません。
オープンモデルを使用することで、チームはアプリケーションを検査し、自社の基準に対してプライベート評価を実施し、自社のワークフローに調整された強化学習環境を構築できます。第三者を介して独自のデータをルーティングする必要はありません。
さまざまな業界の企業がすでにNemotronを自社のドメインに特化させています。
Abridgeは、臨床会話のために特別に構築された最初の基盤モデルを作成するためにNemotronをカスタマイズしています。
Gleanは、Nemotronと大規模なクローズドモデルを組み合わせて、エンタープライズ検索を大幅に低遅延で、トークン数を減らして提供するエージェント検索モデルWaldoを構築しました。
H社は、独自のコンピュータ使用データでNemotron 3 Nano Omniをポストトレーニングし、OSWorld-Verifiedというコンピュータタスクのベンチマークで76％以上の精度を達成し、他の先進的なフロンティアモデルと同等の性能を低コストで実現しました。
Harveyは、法的ベンチマークでNemotron 3 Ultraをポストトレーニングし、複雑な法的タスクで先進的な精度を達成しました。
Heidi Healthは、フロンティア規模のコンピュートを必要とせずに臨床文書作成においてフロンティア品質の成果を提供しています。
YTL AI Labsは、マレーシア語のためにNemotronモデルをポストトレーニングし、マレーシアの開発者コミュニティにローカルにカスタマイズされたAIを提供しています。
環境の微調整と最適な実行コスト
カスタマイズは精度を向上させます。モデルが特定のハーネスやドメインに調整されると、効率的に動作します。
NVIDIA NeMoのオープンライブラリスイートは、モデルのカスタマイズと評価を加速し、エージェントの最適化とガバナンスを支援します。
Prime IntellectやUnslothのようなパートナーは、Nemotron上でポストトレーニングパイプラインを構築する企業向けにAIカスタマイズを実現しており、特化型AIをスケールで実行することを実用的にしています。
LangChainは、Nemotron 3 Ultra用にDeep Agentsハーネスを調整し、プロンプト、ツール、ミドルウェアを調整し、モデルの再トレーニングなしで、オープンモデルの中で最高のエージェント精度を達成しました。
これらのコストの利点は、最適なスケーラビリティのためのインフラストラクチャにも及びます。NVIDIA Blackwellプラットフォーム上でNemotronをポストトレーニングすることで、Arcee AIは約90セントの推論コストを達成しました。これは、比較可能なクローズドフロンティアモデルの約20倍安価であり、PinchBenchで2位にランクインし、完全にオープンな重みを維持しています。
コスト削減により、より広範な実験、より多くの展開、より迅速な反復が可能になります。
オープンな基盤の上にエコシステムを構築
AIの採用からAIの所有への移行が進行中です。NVIDIA Nemotron Coalitionは、オープンモデルの開発をエコシステムの取り組みに変える手助けをしており、モデルビルダーと開発者を結びつけて、共有データ、評価、ドメイン専門知識を通じてNemotronを改善しています。さらに、ハッカソンの提出やコミュニティの貢献が、業界全体で再利用可能な証明資産を生み出しています。
ビルダーはNemotronを自社のAIシステムに追加し、価値を証明し、何が機能するかを共有しています。基盤は完全にオープンです。
NVIDIA Nemotronオープンモデルについて詳しく知り、build.nvidia.comで試してみてください。
企業は選択肢として多くの強力なモデルを持っていますが、真の試練は、企業が構築するAIがビジネスのニーズにどれだけ独自に応えるかです。ワークフローの改善、ドメイン知識の活用、精度と信頼性の基準を超えることが求められます。
競争力のあるAIの優位性は、どのモデルを選ぶかよりも、利用可能なモデルをどのように活用するかにかかっています。
NVIDIAのNemotronのようなオープンモデルは、カスタマイズのために構築されており、企業や国家が制御可能で信頼でき、自分たちのニーズに合わせたAIを構築する手助けをします。
AIを使用することから知性を所有することへ
特化型AI、例えば自律エージェントやアプリケーションは、カスタマイズされたオープンモデルを使用して構築されます。これらのエージェントは、特定のタスクをうまく実行するように設計されており、使用されるモデルは独自の知識に基づいて調整され、実際のビジネス成果に対して評価されます。
それにはモデル自体へのアクセスが必要です。クローズドモデルは可能性を進展させ、一般的な知性のフロンティアを押し進めますが、企業が検査、調整、改善できることに制限を設けます。オープンモデルはその障壁を取り除き、完全な所有権と制御を提供します。
最も効果的なエージェントAIアプリケーションは、オープンモデルが先進的なフロンティアモデルと共に機能するモデルのシステムです。それぞれが最も得意な仕事を果たします。高性能の推論モデルは複雑な計画を処理し、小型モデルは特化したタスクを実行します。これにより、企業は推論コストを適正化し、特定のタスクの精度を向上させ、ワークフローの進化に応じて柔軟性を維持できます。
企業が信頼できるカスタマイズ
オープンモデルは、企業にクローズドモデルにはないものを提供します。それは、ビジネスニーズに対してAIをカスタマイズ、検査、改善するための完全な制御です。公共のベンチマークは一般的な能力を測定しますが、ビジネス特有の評価により、チームは自社のデータ、ワークフロー、精度の定義に対してテストを行い、そこから改善できます。
例えば、医療や法律のような業界では、誤った回答のコストが高く、チームは機密データを扱い、厳格な精度要件に直面しています。これらの分野の組織は、モデルがどのようにトレーニングされ、どのように機能するかを把握し、必要に応じて改善する能力を持たなければなりません。
オープンモデルを使用することで、チームはアプリケーションを検査し、自社の基準に対してプライベート評価を実施し、自社のワークフローに調整された強化学習環境を構築できます。第三者を介して独自のデータをルーティングする必要はありません。
さまざまな業界の企業がすでにNemotronを自社のドメインに特化させています。
Abridgeは、臨床会話のために特別に構築された最初の基盤モデルを作成するためにNemotronをカスタマイズしています。
Gleanは、Nemotronと大規模なクローズドモデルを組み合わせて、エンタープライズ検索を大幅に低遅延で、トークン数を減らして提供するエージェント検索モデルWaldoを構築しました。
H社は、独自のコンピュータ使用データでNemotron 3 Nano Omniをポストトレーニングし、OSWorld-Verifiedというコンピュータタスクのベンチマークで76％以上の精度を達成し、他の先進的なフロンティアモデルと同等の性能を低コストで実現しました。
Harveyは、法的ベンチマークでNemotron 3 Ultraをポストトレーニングし、複雑な法的タスクで先進的な精度を達成しました。
Heidi Healthは、フロンティア規模のコンピュートを必要とせずに臨床文書作成においてフロンティア品質の成果を提供しています。
YTL AI Labsは、マレーシア語のためにNemotronモデルをポストトレーニングし、マレーシアの開発者コミュニティにローカルにカスタマイズされたAIを提供しています。
環境の微調整と最適な実行コスト
カスタマイズは精度を向上させます。モデルが特定のハーネスやドメインに調整されると、効率的に動作します。
NVIDIA NeMoのオープンライブラリスイートは、モデルのカスタマイズと評価を加速し、エージェントの最適化とガバナンスを支援します。
Prime IntellectやUnslothのようなパートナーは、Nemotron上でポストトレーニングパイプラインを構築する企業向けにAIカスタマイズを実現しており、特化型AIをスケールで実行することを実用的にしています。
LangChainは、Nemotron 3 Ultra用にDeep Agentsハーネスを調整し、プロンプト、ツール、ミドルウェアを調整し、モデルの再トレーニングなしで、オープンモデルの中で最高のエージェント精度を達成しました。
これらのコストの利点は、最適なスケーラビリティのためのインフラストラクチャにも及びます。NVIDIA Blackwellプラットフォーム上でNemotronをポストトレーニングすることで、Arcee AIは約90セントの推論コストを達成しました。これは、比較可能なクローズドフロンティアモデルの約20倍安価であり、PinchBenchで2位にランクインし、完全にオープンな重みを維持しています。
コスト削減により、より広範な実験、より多くの展開、より迅速な反復が可能になります。
オープンな基盤の上にエコシステムを構築
AIの採用からAIの所有への移行が進行中です。NVIDIA Nemotron Coalitionは、オープンモデルの開発をエコシステムの取り組みに変える手助けをしており、モデルビルダーと開発者を結びつけて、共有データ、評価、ドメイン専門知識を通じてNemotronを改善しています。さらに、ハッカソンの提出やコミュニティの貢献が、業界全体で再利用可能な証明資産を生み出しています。
ビルダーはNemotronを自社のAIシステムに追加し、価値を証明し、何が機能するかを共有しています。基盤は完全にオープンです。
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