شرکت Nvidia رسماً NeMo microservices خود را معرفی کرده است، مجموعه‌ای جامع از ابزارها که به دقت طراحی شده‌اند تا توسعه‌دهندگان را در تسریع استقرار نمایندگان هوش مصنوعی پیچیده توانمند سازند. این میکرو سرویس‌ها به گونه‌ای مهندسی شده‌اند که از قدرت استنتاج هوش مصنوعی و سیستم‌های اطلاعاتی در مقیاس استفاده کنند، که نشان‌دهنده یک جهش قابل توجه به جلو در قلمرو اتوماسیون و بهره‌وری مبتنی بر هوش مصنوعی است.
ظهور نمایندگان هوش مصنوعی: همکاران دیجیتال در نیروی کار مدرن
نمایندگان هوش مصنوعی به سرعت در حال ظهور به عنوان دارایی‌های ضروری در نیروی کار مدرن هستند، که آماده‌اند نحوه عملکرد کارکنان دانش و خدمات را متحول کنند. این همکاران دیجیتال به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به طور یکپارچه در جریان‌های کاری موجود ادغام شوند و قادر به اجرای طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله:
- پردازش سفارش: مدیریت و پردازش کارآمد سفارش‌های مشتری، ساده‌سازی عملیات و کاهش مداخله دستی.
- کشف اطلاعات: شناسایی و بازیابی سریع اطلاعات مرتبط از مجموعه‌های داده بزرگ، امکان تصمیم‌گیری و بینش مبتنی بر داده.
- اجرای وظیفه پیشگیرانه: پیش‌بینی و رسیدگی پیشگیرانه به مسائل یا فرصت‌های بالقوه، افزایش کارایی و چابکی کلی عملیات.
برخلاف چت‌بات‌های هوش مصنوعی سنتی، نمایندگان هوش مصنوعی از توانایی منحصر به فردی برای انجام اقدامات مستقل با حداقل نظارت انسانی برخوردارند. این سطح از خودمختاری نیازمند قابلیت‌های پردازش داده قوی برای اطمینان از تصمیم‌گیری دقیق و کارآمد است. نمایندگان برای اطلاع‌رسانی استدلال خود به جریان ثابتی از داده‌ها تکیه می‌کنند، که می‌تواند به ویژه در هنگام برخورد با دانش اختصاصی یا اطلاعات لحظه‌ای که به سرعت در حال تغییر هستند، چالش‌برانگیز باشد.
پرداختن به چالش داده: تضمین دقت و قابلیت اطمینان نماینده
یکی از چالش‌های مهم در توسعه و استقرار نمایندگان هوش مصنوعی، تضمین جریان مداوم داده‌های با کیفیت بالا است. بدون دسترسی به اطلاعات مرتبط و به روز از منابع مختلف، درک یک نماینده می‌تواند تضعیف شود و منجر به پاسخ‌های غیرقابل اعتماد و کاهش بهره‌وری شود. این امر به ویژه هنگامی صادق است که نمایندگان نیاز به دسترسی به دانش اختصاصی ذخیره شده در پشت فایروال‌های شرکت داشته باشند یا از اطلاعات لحظه‌ای که به سرعت در حال تغییر هستند، استفاده کنند.
جوی کانوی، مدیر ارشد نرم افزار هوش مصنوعی مولد برای شرکت در Nvidia، بر اهمیت کیفیت داده‌ها تأکید کرد و گفت: ‘بدون جریان ثابت ورودی‌های با کیفیت بالا — از پایگاه‌های داده، تعاملات کاربر یا سیگنال‌های دنیای واقعی — درک یک نماینده می‌تواند ضعیف شود و پاسخ‌ها را کمتر قابل اعتماد کند، که باعث می‌شود نمایندگان کمتر مولد باشند.’
NeMo Microservices: جعبه ابزار جامع برای توسعه نماینده هوش مصنوعی
برای پرداختن به این چالش‌ها و تسریع توسعه و استقرار نمایندگان هوش مصنوعی، Nvidia در حال معرفی NeMo microservices است. این مجموعه ابزار شامل پنج جزء کلیدی است:
سفارشی‌ساز: تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را تسهیل می‌کند و تا 1.8 برابر توان عملیاتی آموزش بالاتری را ارائه می‌دهد. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت مدل‌ها را با مجموعه‌های داده خاص تطبیق دهند، عملکرد و دقت را بهینه کنند. سفارشی‌ساز یک رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا قبل از استقرار، مدل‌ها را به طور کارآمد مدیریت کنند.
ارزیاب: ارزیابی مدل‌ها و جریان‌های کاری هوش مصنوعی را براساس معیار‌های سفارشی و صنعتی ساده می‌کند. با تنها پنج فراخوانی API، توسعه‌دهندگان می‌توانند به طور جامع عملکرد راه حل‌های هوش مصنوعی خود را ارزیابی کنند و اطمینان حاصل کنند که آنها مطابق با استانداردهای مورد نیاز هستند.
حفاظت‌ها: به عنوان یک شبکه ایمنی عمل می‌کند و از رفتار مدل‌ها یا نمایندگان هوش مصنوعی به روش‌هایی که ناامن یا خارج از محدوده هستند، جلوگیری می‌کند. این امر انطباق و رفتار اخلاقی را تضمین می‌کند و تنها نیم ثانیه تأخیر اضافه می‌کند در حالی که 1.4 برابر کارایی را ارائه می‌دهد.
بازیاب: توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا نمایندگانی بسازند که بتوانند داده‌ها را از سیستم‌های مختلف استخراج کرده و به طور دقیق پردازش کنند. این امر ایجاد خطوط لوله داده هوش مصنوعی پیچیده، مانند تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را امکان‌پذیر می‌کند و توانایی نماینده را برای دسترسی و استفاده از اطلاعات مرتبط افزایش می‌دهد.
سرپرست: توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را فیلتر و اصلاح کنند و دقت مدل را بهبود بخشند و تعصب را کاهش دهند. سرپرست با اطمینان از اینکه تنها از داده‌های با کیفیت بالا استفاده می‌شود، به ایجاد نمایندگان هوش مصنوعی قابل اعتمادتر و مؤثرتر کمک می‌کند.
به گفته کانوی، ‘NeMo microservices به راحتی قابل بهره‌برداری هستند و می‌توانند بر روی هر زیرساخت محاسباتی شتاب‌دهنده‌ای، هم در محل و هم در ابر، اجرا شوند، در حالی که امنیت، ثبات و پشتیبانی در سطح سازمانی را ارائه می‌دهند.’
دموکراتیزه کردن توسعه نماینده هوش مصنوعی: دسترسی برای همه
Nvidia ابزارهای NeMo را با در نظر گرفتن دسترسی طراحی کرده است و اطمینان حاصل می‌کند که توسعه‌دهندگان با دانش عمومی هوش مصنوعی می‌توانند از طریق فراخوانی API ساده از آنها استفاده کنند. این دموکراتیزه کردن توسعه نماینده هوش مصنوعی، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا سیستم‌های چند نماینده پیچیده بسازند، جایی که صدها نماینده متخصص برای دستیابی به اهداف متحد در کنار همکاران انسانی کار می‌کنند.
پشتیبانی گسترده از مدل: پذیرش اکوسیستم هوش مصنوعی باز
NeMo microservices از پشتیبانی گسترده‌ای برای طیف گسترده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی باز محبوب برخوردار است، از جمله:
- خانواده مدل‌های Llama شرکت Meta Platforms Inc.
- خانواده مدل‌های زبانی کوچک Phi مایکروسافت
- مدل‌های Gemma گوگل LLC
- مدل‌های Mistral
علاوه بر این، Llama Nemotron Ultra Nvidia، که به عنوان یک مدل باز پیشرو برای استدلال علمی، کدنویسی و معیار‌های ریاضی پیچیده شناخته می‌شود، از طریق میکرو سرویس‌ها نیز قابل دسترسی است.
پذیرش صنعت: یک اکوسیستم رو به رشد از شرکا
بسیاری از ارائه دهندگان خدمات هوش مصنوعی پیشرو در حال حاضر NeMo microservices را در پلتفرم‌های خود ادغام کرده‌اند، از جمله:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
این پذیرش گسترده بر ارزش و تطبیق‌پذیری NeMo microservices در اکوسیستم هوش مصنوعی تأکید می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند بلافاصله با استفاده از چارچوب‌های هوش مصنوعی محبوب مانند CrewAI، Haystack توسط Deepset، LangChain، LlamaIndex و Llamastack شروع به استفاده از این میکرو سرویس‌ها کنند.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی: ایجاد ارزش تجاری
شرکا و شرکت‌های فناوری Nvidia در حال حاضر از NeMo microservices جدید برای ساخت پلتفرم‌های نماینده هوش مصنوعی نوآورانه و استخدام همکاران دیجیتال استفاده می‌کنند و ارزش تجاری ملموسی را ایجاد می‌کنند.
AT&T Inc.: از NeMo Customizer و Evaluator برای تنظیم دقیق مدل Mistral 7B برای خدمات شخصی‌سازی‌شده، جلوگیری از تقلب و بهینه‌سازی عملکرد شبکه استفاده کرد که منجر به افزایش دقت نماینده هوش مصنوعی شد.
BlackRock Inc.: در حال ادغام میکرو سرویس‌ها در پلتفرم فناوری Aladdin خود برای متحد کردن مدیریت سرمایه‌گذاری از طریق یک زبان داده مشترک است و کارایی و قابلیت‌های تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهد.
بررسی عمیق اجزای NeMo Microservices
برای قدردانی کامل از پتانسیل تحول‌آفرین NeMo microservices، ضروری است که عمیق‌تر به هر یک از اجزا بپردازیم:
سفارشی‌ساز: تنظیم LLMها برای وظایف خاص
میکرو سرویس سفارشی‌ساز یک تغییردهنده بازی برای سازمان‌هایی است که به دنبال انطباق مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با نیازهای خاص خود هستند. این به چالش LLMهای با هدف کلی که همیشه به طور ایده‌آل برای برنامه‌های کاربردی خاص یا مجموعه‌های داده اختصاصی مناسب نیستند، رسیدگی می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی:
- قابلیت‌های تنظیم دقیق: توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا LLMها را با استفاده از داده‌های خود تنظیم دقیق کنند و دانش و رفتار مدل را با وظایف خاص تطبیق دهند.
- افزایش توان عملیاتی آموزش: در مقایسه با روش‌های تنظیم دقیق سنتی، تا 1.8 برابر توان عملیاتی آموزش بالاتری را ارائه می‌دهد و فرآیند سفارشی‌سازی مدل را تسریع می‌کند.
- رابط مبتنی بر API: یک API کاربرپسند ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت مدل‌ها را مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که برای استقرار بهینه شده‌اند.
مزایا:
- دقت بهبود یافته: تنظیم دقیق LLMها با داده‌های مرتبط به طور قابل توجهی دقت و عملکرد را در برنامه‌های کاربردی خاص بهبود می‌بخشد.
- کاهش زمان توسعه: توان عملیاتی آموزش تسریع‌شده و یک API ساده، زمان مورد نیاز برای سفارشی‌سازی مدل‌ها را کاهش می‌دهد.
- بهره‌وری افزایش یافته: مدل‌های بهینه‌سازی‌شده منجر به نمایندگان هوش مصنوعی کارآمدتر می‌شوند که قادر به ارائه نتایج بهتر با منابع کمتر هستند.
ارزیاب: ارزیابی عملکرد مدل با اطمینان
میکرو سرویس ارزیاب به گونه‌ای طراحی شده است که فرآیند اغلب پیچیده ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی را ساده کند. این یک چارچوب استاندارد برای ارزیابی مدل‌ها در برابر معیار‌های سفارشی و صنعتی ارائه می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که آنها مطابق با استانداردهای مورد نیاز هستند.
ویژگی‌های کلیدی:
- ارزیابی ساده: به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌ها و جریان‌های کاری هوش مصنوعی را تنها با پنج فراخوانی API ارزیابی کنند و فرآیند ارزیابی را ساده می‌کند.
- معیار‌های سفارشی و صنعتی: از هر دو معیار سفارشی متناسب با برنامه‌های کاربردی خاص و معیار‌های استاندارد صنعتی برای مقایسه‌های گسترده‌تر پشتیبانی می‌کند.
- گزارش‌دهی جامع: گزارش‌های دقیقی در مورد عملکرد مدل ایجاد می‌کند و بینشی در مورد زمینه‌های بهبود ارائه می‌دهد.
مزایا:
- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: داده‌های عینی را برای اطلاع‌رسانی به تصمیمات در مورد انتخاب مدل، آموزش و استقرار ارائه می‌دهد.
- کیفیت مدل بهبود یافته: زمینه‌های بهبود را شناسایی می‌کند و منجر به مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالاتر و قابل اعتمادتر می‌شود.
- کاهش ریسک: اطمینان حاصل می‌کند که مدل‌ها قبل از استقرار الزامات عملکرد را برآورده می‌کنند و خطر مسائل غیرمنتظره را کاهش می‌دهد.
حفاظت‌ها: تضمین رفتار هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی
میکرو سرویس حفاظت‌ها یک جزء حیاتی برای اطمینان از اینکه مدل‌های هوش مصنوعی به روشی ایمن، اخلاقی و مطابق با قوانین رفتار می‌کنند، است. این به عنوان یک سیستم نظارت در زمان واقعی عمل می‌کند و از تولید محتوای نامناسب یا مضر توسط مدل‌ها جلوگیری می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی:
- نظارت در زمان واقعی: به طور مداوم خروجی‌های مدل را نظارت می‌کند و محتوای بالقوه مضر را شناسایی و مسدود می‌کند.
- قوانین قابل تنظیم: به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا قوانین و سیاست‌های سفارشی را برای همسویی با الزامات اخلاقی و انطباق خاص خود تعریف کنند.
- کارایی و تأخیر کم: انطباق اضافی را با کارایی 1.4 برابر و تنها نیم ثانیه تأخیر بیشتر ارائه می‌دهد و تأثیر بر عملکرد را به حداقل می‌رساند.
مزایا:
- کاهش خطر آسیب: از تولید محتوایی توسط مدل‌ها که می‌تواند مضر، توهین‌آمیز یا تبعیض‌آمیز باشد، جلوگیری می‌کند.
- انطباق تضمین شده: به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با مقررات و دستورالعمل‌های اخلاقی مربوطه مطابقت داشته باشند.
- بهبود شهرت: تعهد به توسعه هوش مصنوعی مسئولانه را نشان می‌دهد و اعتماد و شهرت را افزایش می‌دهد.
بازیاب: رهاسازی قدرت دسترسی به داده
میکرو سرویس بازیاب نمایندگان هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به داده‌ها از طیف گسترده‌ای از منابع دسترسی داشته و آنها را پردازش کنند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند.
ویژگی‌های کلیدی:
- استخراج داده: به نمایندگان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از سیستم‌های مختلف، از جمله پایگاه‌های داده، APIها و اسناد بدون ساختار استخراج کنند.
- پردازش داده: نمایندگان را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری پردازش و تبدیل کنند.
- تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG): از ایجاد خطوط لوله داده هوش مصنوعی پیچیده، مانند RAG پشتیبانی می‌کند و توانایی نماینده را برای دسترسی و استفاده از اطلاعات مرتبط افزایش می‌دهد.
مزایا:
- دقت بهبود یافته: دسترسی به طیف گسترده‌تری از منابع داده منجر به تصمیمات دقیق‌تر و آگاهانه‌تر می‌شود.
- زمینه افزایش یافته: به نمایندگان درک عمیق‌تری از زمینه پیرامون سؤالات کاربر ارائه می‌دهد و پاسخ‌های مرتبط‌تری را امکان‌پذیر می‌کند.
- افزایش کارایی: فرآیند استخراج و پردازش داده را خودکار می‌کند و منابع انسانی را برای وظایف استراتژیک‌تر آزاد می‌کند.
سرپرست: اصلاح داده‌ها برای آموزش مدل بهینه
میکرو سرویس سرپرست نقش حیاتی در اطمینان از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های با کیفیت بالا و بدون تعصب ایفا می‌کند. این توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا داده‌ها را فیلتر و اصلاح کنند، اطلاعات نامربوط یا مضر را حذف کنند و خطر تعصب در مدل‌های حاصل را کاهش دهند.
ویژگی‌های کلیدی:
- فیلتر کردن داده: به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را بر اساس معیار‌های مختلف، مانند محتوا، منبع و ارتباط فیلتر کنند.
- تشخیص تعصب: تعصب‌های بالقوه در داده‌ها را شناسایی و کاهش می‌دهد و انصاف و برابری را در نتایج مدل تضمین می‌کند.
- غنی‌سازی داده: توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا داده‌ها را با اطلاعات اضافی غنی کنند و دقت و کامل بودن مجموعه داده آموزشی را بهبود بخشند.
مزایا:
- دقت مدل بهبود یافته: آموزش بر روی داده‌های با کیفیت بالا منجر به مدل‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود.
- کاهش تعصب: کاهش تعصب در داده‌ها، انصاف و برابری را در نتایج مدل تضمین می‌کند.
- اعتماد افزایش یافته: ساخت مدل‌ها بر روی داده‌های بدون تعصب، اعتماد به سیستم هوش مصنوعی و تصمیمات آن را افزایش می‌دهد.
نتیجه‌گیری: عصر جدیدی از اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی
NeMo microservices Nvidia نشان‌دهنده یک پیشرفت قابل توجه در زمینه توسعه نماینده هوش مصنوعی است. Nvidia با ارائه مجموعه‌ای جامع از ابزارها که به چالش‌های کلیدی دسترسی به داده، سفارشی‌سازی مدل و رفتار اخلاقی رسیدگی می‌کنند، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا راه حل‌های هوش مصنوعی نوآورانه ایجاد کنند که ارزش تجاری ملموسی را ایجاد می‌کنند. با پذیرش بیشتر سازمان‌ها از نمایندگان هوش مصنوعی، بدون شک NeMo microservices نقش محوری در شکل‌دهی به آینده کار و اتوماسیون ایفا خواهند کرد.