Nvidias NeMo-Plattform für KI-Agenten

Nvidias NeMo-Plattform für den Aufbau von KI-Agenten

Nvidia hat offiziell seine NeMo-Plattform vorgestellt, eine umfassende Suite von Microservices, die entwickelt wurde, um die Entwicklung fortschrittlicher KI-Agentensysteme zu optimieren. Diese Plattform, die am Mittwoch, den 23. April angekündigt wurde, unterstützt eine Vielzahl von Large Language Models (LLMs) und nutzt einen “Data Flywheel”-Mechanismus. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es KI-Agenten, kontinuierlich aus realen Erfahrungen zu lernen und ihre Leistung und Anpassungsfähigkeit zu verbessern.

Kernkomponenten der NeMo-Plattform

Die NeMo-Plattform ist ein Ökosystem aus miteinander verbundenen Microservices, die jeweils so konzipiert sind, dass sie spezifische Aspekte der KI-Agentenentwicklung adressieren. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um Entwicklern ein robustes Toolkit zur Erstellung anspruchsvoller KI-Lösungen bereitzustellen.

NeMo Customizer: Beschleunigung der LLM-Feinabstimmung

NeMo Customizer ist eine Schlüsselkomponente, die entwickelt wurde, um die Feinabstimmung von Large Language Models zu beschleunigen. Dieser Microservice vereinfacht den Prozess der Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben oder Datensätze und ermöglicht es Entwicklern, mit minimalem Aufwand eine optimale Leistung zu erzielen. Durch die Rationalisierung des Feinabstimmungsprozesses reduziert NeMo Customizer den Zeit- und Ressourcenaufwand, der erforderlich ist, um LLMs an verschiedene Anwendungen anzupassen.

NeMo Evaluator: Vereinfachung der Bewertung von KI-Modellen und -Workflows

Der NeMo Evaluator bietet einen optimierten Ansatz zur Bewertung von KI-Modellen und -Workflows auf der Grundlage kundenspezifischer und branchenspezifischer Benchmarks. Dieser Microservice ermöglicht es Entwicklern, die Leistung ihrer KI-Agenten schnell zu bewerten, Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren und sicherzustellen, dass ihre Lösungen die erforderlichen Standards erfüllen. Mit nur fünf API-Aufrufen können Entwickler wertvolle Einblicke in die Effektivität ihrer KI-Modelle gewinnen.

NeMo Guardrails: Verbesserung der Compliance und des Schutzes

NeMo Guardrails wurde entwickelt, um die Compliance und den Schutz von KI-Systemen zu verbessern, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen. Dieser Microservice stellt sicher, dass KI-Agenten ethische Richtlinien und regulatorische Anforderungen einhalten, wodurch das Risiko unbeabsichtigter Folgen reduziert wird. Durch das Hinzufügen von nur einer halben Sekunde Latenz kann NeMo Guardrails den Compliance-Schutz um das 1,4-fache verbessern.

NeMo Retriever: Erleichterung des Wissensabrufs

Der NeMo Retriever unterstützt KI-Agenten beim Zugriff auf und Abrufen genauer Informationen aus Datenbanken. Dieser Microservice ermöglicht es KI-Agenten, das richtige Wissen schnell zu lokalisieren, wodurch ihre Fähigkeit verbessert wird, Fragen zu beantworten, Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Rationalisierung des Wissensabrufprozesses verbessert NeMo Retriever die Gesamteffektivität von KI-Agenten.

NeMo Curator: Trainieren hochgenauer generativer KI-Modelle

Der NeMo Curator wurde entwickelt, um hochgenaue generative KI-Modelle zu trainieren. Dieser Microservice bietet Entwicklern die Tools und Ressourcen, die sie benötigen, um KI-Agenten zu erstellen, die realistische und kohärente Texte, Bilder und andere Arten von Inhalten generieren können. Durch die Optimierung des Trainingsprozesses ermöglicht NeMo Curator die Entwicklung modernster generativer KI-Lösungen.

Der Data Flywheel-Mechanismus

Der Data Flywheel ist ein zentrales Konzept in der NeMo-Plattform, das entwickelt wurde, um kontinuierliches Lernen und die Verbesserung von KI-Modellen zu ermöglichen. Dieser Mechanismus erzeugt eine positive Rückkopplungsschleife, in der KI-Agenten aus ihren Interaktionen mit der Umgebung lernen und im Laufe der Zeit intelligenter und effektiver werden.

Die positive Rückkopplungsschleife

Das Data Flywheel arbeitet über einen kontinuierlichen Zyklus von Interaktion, Datenerfassung, Bewertung und Verfeinerung. Wenn KI-Agenten mit Benutzern und der Umgebung interagieren, generieren sie riesige Datenmengen, darunter Dialogaufzeichnungen und Nutzungsmuster. Diese Daten werden dann vom NeMo Curator verarbeitet, um relevante Erkenntnisse und Muster zu identifizieren. Der NeMo Evaluator bewertet die Leistung des KI-Agenten und identifiziert Bereiche, in denen er sich auszeichnet, und Bereiche, in denen er verbessert werden muss. Schließlich optimiert der NeMo Customizer das Modell auf der Grundlage dieser Bewertung und verbessert seine Genauigkeit und Effektivität.

Minimale menschliche Intervention und maximale Autonomie

Das Data Flywheel ist so konzipiert, dass es mit minimaler menschlicher Intervention und maximaler Autonomie arbeitet. Dies ermöglicht es KI-Agenten, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, ohne ständige Überwachung zu erfordern. Durch die Automatisierung des Lernprozesses reduziert das Data Flywheel die Belastung der Entwickler und ermöglicht es KI-Agenten, sich an veränderte Bedingungen und Benutzerbedürfnisse anzupassen.

Integration und Bereitstellung

Die NeMo-Plattform ist so konzipiert, dass sie einfach in verschiedene Computerinfrastrukturen integriert und bereitgestellt werden kann, einschließlich On-Premises- und Cloud-Umgebungen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, die Plattform auf die Weise zu nutzen, die ihren Bedürfnissen und Ressourcen am besten entspricht.

Nvidia AI Enterprise Software Plattform

Die NeMo-Plattform wird auf der Nvidia AI Enterprise Software-Plattform bereitgestellt, die eine umfassende Suite von Tools und Ressourcen für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen bietet. Diese Plattform vereinfacht den Prozess der Verwaltung und Skalierung von KI-Lösungen und ermöglicht es Unternehmen, sich auf Innovation und Geschäftswert zu konzentrieren.

Ausführung auf beschleunigter Computerinfrastruktur

NeMo kann auf jeder beschleunigten Computerinfrastruktur ausgeführt werden, sodass Unternehmen die Leistung von GPUs und anderer spezialisierter Hardware nutzen können, um die Leistung ihrer KI-Agenten zu optimieren. Dies stellt sicher, dass KI-Agenten komplexe Aufgaben und große Datensätze problemlos bewältigen können.

Reale Anwendungen

Die NeMo-Plattform wurde entwickelt, um eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen zu unterstützen. Große Unternehmen können Hunderte von KI-Agenten mit unterschiedlichen Funktionalitäten erstellen, wie z. B. automatisierte Betrugserkennung, Einkaufsassistenten, vorausschauende Maschinenwartung und Dokumentenprüfung.

AT&Ts Implementierung

AT&T hat sich mit Arize und Quantiphi zusammengetan, um NeMo für die Entwicklung eines fortschrittlichen KI-Agenten zu nutzen, der in der Lage ist, fast 10.000 wöchentlich aktualisierte Enterprise-Knowledge-Dokumente zu verarbeiten. Durch die Kombination von NeMo Customizer und Evaluator hat AT&T Mistral 7B optimiert, um personalisierten Kundenservice, Betrugsprävention und Netzwerk-Performance-Optimierung zu erreichen. Diese Implementierung hat zu einer Steigerung der Gesamtgenauigkeit der KI-Antworten um 40 % geführt.

Open-Source-Modellunterstützung und -integration

Die NeMo-Microservices unterstützen eine Vielzahl beliebter Open-Source-Modelle, darunter Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral und Llama Nemotron Ultra. Dies ermöglicht es Entwicklern, die besten verfügbaren KI-Modelle zu nutzen und sie an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Metas Integration

Meta hat NeMo integriert, indem es Konnektoren zu Llamastack hinzugefügt hat. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, die Funktionen von NeMo nahtlos in ihre bestehenden KI-Workflows zu integrieren.

Integration von KI-Softwareanbietern

KI-Softwareanbieter wie Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate und Weights & Biases haben NeMo in ihre Plattformen integriert. Diese breite Integration macht NeMo für eine breite Palette von Entwicklern und Organisationen zugänglich.

Detaillierte Betrachtung der NeMo-Komponenten

Um ein noch tieferes Verständnis der NeMo-Plattform zu erlangen, lohnt es sich, die einzelnen Microservices genauer zu beleuchten und ihre spezifischen Funktionen und Vorteile zu betrachten.

NeMo Customizer im Detail

Der NeMo Customizer ist mehr als nur ein Tool zur Feinabstimmung von LLMs; er ist eine umfassende Lösung, die es Entwicklern ermöglicht, die Leistung ihrer Modelle auf ein neues Niveau zu heben. Durch die Bereitstellung einer intuitiven Benutzeroberfläche und einer breiten Palette von Konfigurationsoptionen ermöglicht der NeMo Customizer es Entwicklern, LLMs an spezifische Aufgaben und Datensätze anzupassen, ohne dass umfangreiche Kenntnisse über maschinelles Lernen erforderlich sind.

Zu den wichtigsten Funktionen des NeMo Customizer gehören:

• Automatische Datenvorverarbeitung: Der NeMo Customizer kann Daten automatisch vorverarbeiten, um sicherzustellen, dass sie für das Training von LLMs geeignet sind. Dies umfasst Aufgaben wie die Tokenisierung, die Entfernung von Stoppwörtern und die Normalisierung von Text.
• Unterstützung für verschiedene Feinabstimmungstechniken: Der NeMo Customizer unterstützt eine Vielzahl von Feinabstimmungstechniken, darunter Full Fine-Tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation) und Prompt Tuning. Dies ermöglicht es Entwicklern, die am besten geeignete Technik für ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen.
• Experimentverfolgung und -verwaltung: Der NeMo Customizer bietet Funktionen zur Experimentverfolgung und -verwaltung, mit denen Entwickler verschiedene Feinabstimmungsexperimente einfach verfolgen und vergleichen können. Dies hilft ihnen, die optimalen Einstellungen für ihre Modelle zu finden.

NeMo Evaluator im Detail

Der NeMo Evaluator ist ein unverzichtbares Werkzeug für Entwickler, die sicherstellen möchten, dass ihre KI-Modelle die erwarteten Leistungsstandards erfüllen. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Suite von Bewertungsmetriken und -tools ermöglicht der NeMo Evaluator es Entwicklern, die Leistung ihrer Modelle in verschiedenen Szenarien zu bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Zu den wichtigsten Funktionen des NeMo Evaluator gehören:

• Unterstützung für kundenspezifische Benchmarks: Der NeMo Evaluator unterstützt kundenspezifische Benchmarks, mit denen Entwickler die Leistung ihrer Modelle anhand ihrer spezifischen Anwendungsfälle bewerten können. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die KI-Modelle in stark spezialisierten Bereichen einsetzen.
• Automatische Berichterstattung: Der NeMo Evaluator generiert automatisch detaillierte Berichte über die Leistung von KI-Modellen. Diese Berichte enthalten Informationen über eine Vielzahl von Bewertungsmetriken sowie Empfehlungen zur Verbesserung der Modellleistung.
• Integration mit anderen NeMo-Komponenten: Der NeMo Evaluator ist eng mit anderen NeMo-Komponenten integriert, wie z. B. dem NeMo Customizer. Dies ermöglicht es Entwicklern, den Evaluierungsprozess nahtlos in ihren Entwicklungsworkflow zu integrieren.

NeMo Guardrails im Detail

NeMo Guardrails ist eine entscheidende Komponente der NeMo-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Systeme verantwortungsvoll und ethisch einzusetzen. Durch die Bereitstellung einer Reihe von Sicherheitsvorkehrungen und Richtlinien hilft NeMo Guardrails Unternehmen, die Risiken zu minimieren, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind, wie z. B. Diskriminierung, Voreingenommenheit und die Verbreitung von Fehlinformationen.

Zu den wichtigsten Funktionen von NeMo Guardrails gehören:

• Einhaltung ethischer Richtlinien: NeMo Guardrails stellt sicher, dass KI-Agenten ethische Richtlinien und regulatorische Anforderungen einhalten, wodurch das Risiko unbeabsichtigter Folgen reduziert wird.
• Schutz vor Voreingenommenheit: NeMo Guardrails hilft Unternehmen, Voreingenommenheit in ihren KI-Modellen zu erkennen und zu beseitigen. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie der Personalbeschaffung und der Kreditvergabe, in denen Voreingenommenheit zu Diskriminierung führen kann.
• Verhinderung der Verbreitung von Fehlinformationen: NeMo Guardrails kann verwendet werden, um die Verbreitung von Fehlinformationen durch KI-Agenten zu verhindern. Dies ist besonders wichtig in Bereichen wie den sozialen Medien und der Nachrichtenverbreitung.

NeMo Retriever im Detail

Der NeMo Retriever ist eine wichtige Komponente der NeMo-Plattform, die es KI-Agenten ermöglicht, auf relevante Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zuzugreifen. Durch die Bereitstellung einer effizienten und effektiven Möglichkeit, Wissen abzurufen, verbessert der NeMo Retriever die Fähigkeit von KI-Agenten, Fragen zu beantworten, Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zu den wichtigsten Funktionen des NeMo Retriever gehören:

• Unterstützung für verschiedene Wissensquellen: Der NeMo Retriever unterstützt eine Vielzahl von Wissensquellen, darunter Datenbanken, Dokumente und Websites.
• Semantische Suche: Der NeMo Retriever verwendet semantische Suchtechniken, um relevante Informationen abzurufen, auch wenn die Suchbegriffe nicht exakt mit den Inhalten der Wissensquellen übereinstimmen.
• Kontextuelles Verständnis: Der NeMo Retriever kann den Kontext der Suchanfrage berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die relevantesten Informationen abgerufen werden.

NeMo Curator im Detail

Der NeMo Curator ist eine leistungsstarke Komponente der NeMo-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, hochgenaue generative KI-Modelle zu trainieren. Durch die Bereitstellung der Tools und Ressourcen, die zum Erstellen von KI-Agenten erforderlich sind, die realistische und kohärente Texte, Bilder und andere Arten von Inhalten generieren können, ermöglicht der NeMo Curator die Entwicklung modernster generativer KI-Lösungen.

Zu den wichtigsten Funktionen des NeMo Curator gehören:

• Datenaufbereitung: Der NeMo Curator bietet Funktionen zur Datenaufbereitung, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten für das Training von generativen KI-Modellen vorzubereiten. Dies umfasst Aufgaben wie die Bereinigung von Daten, die Anreicherung von Daten und die Transformation von Daten.
• Modelltraining: Der NeMo Curator bietet eine Vielzahl von Modelltrainingsalgorithmen, mit denen Unternehmen generative KI-Modelle trainieren können. Dies umfasst Algorithmen wie GANs (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders) und Transformer-Modelle.
• Modellbewertung: Der NeMo Curator bietet Funktionen zur Modellbewertung, mit denen Unternehmen die Leistung ihrer generativen KI-Modelle bewerten können. Dies umfasst Metriken wie die Perplexität, die FID (Fréchet Inception Distance) und die IS (Inception Score).

Die Bedeutung des Data Flywheel-Mechanismus für die kontinuierliche Verbesserung von KI-Agenten

Der Data Flywheel-Mechanismus ist ein zentrales Konzept in der NeMo-Plattform, das die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen ermöglicht. Durch die Schaffung einer positiven Rückkopplungsschleife, in der KI-Agenten aus ihren Interaktionen mit der Umgebung lernen, können sie im Laufe der Zeit intelligenter und effektiver werden.

Der Data Flywheel-Mechanismus umfasst die folgenden Schritte:

1. Interaktion: KI-Agenten interagieren mit Benutzern und der Umgebung.
2. Datenerfassung: Während der Interaktionen werden Daten erfasst, wie z. B. Dialogaufzeichnungen und Nutzungsmuster.
3. Bewertung: Die erfassten Daten werden verwendet, um die Leistung der KI-Agenten zu bewerten.
4. Verfeinerung: Auf der Grundlage der Bewertung werden die KI-Agenten verfeinert, um ihre Leistung zu verbessern.

Dieser Zyklus wird kontinuierlich wiederholt, wodurch eine positive Rückkopplungsschleife entsteht, in der KI-Agenten ständig lernen und sich verbessern.

Fazit

Die NeMo-Plattform von Nvidia stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von KI-Agentensystemen dar. Durch die Bereitstellung einer umfassenden Suite von Microservices und die Nutzung eines innovativen Data Flywheel-Mechanismus ermöglicht die NeMo-Plattform es Unternehmen, leistungsstarke KI-Agenten zu erstellen, die in der Lage sind, eine breite Palette von Aufgaben zu bewältigen. Mit der Unterstützung verschiedener Open-Source-Modelle und der einfachen Integration in verschiedene Computerinfrastrukturen ist die NeMo-Plattform eine attraktive Option für Unternehmen, die KI in ihren Geschäftsabläufen einsetzen möchten. Die Implementierung von AT&T ist ein Beweis für die Fähigkeiten der Plattform und ihr Potenzial für reale Anwendungen. Da sich die KI-Technologie ständig weiterentwickelt, wird die NeMo-Plattform wahrscheinlich eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von KI-Agentensystemen spielen.