L’Ascesa di Llama Nemotron: Ragionamento Potenziato per un’IA Più Intelligente
Al centro della strategia di Nvidia c’è la presentazione della famiglia di modelli AI Llama Nemotron. Questi modelli vantano capacità di ragionamento significativamente migliorate, segnando un passo avanti nella ricerca di un’IA più sofisticata. Costruita sui modelli open-source Llama di Meta Platforms Inc., la serie Nemotron è progettata per fornire agli sviluppatori una solida base per la creazione di agenti AI avanzati. Questi agenti sono concepiti per eseguire compiti con una minima supervisione umana, rappresentando un progresso significativo nell’autonomia dell’IA.
Nvidia ha ottenuto questi miglioramenti attraverso meticolosi perfezionamenti post-addestramento. Immaginate di prendere uno studente già abile e di fornirgli un tutoraggio specializzato. Questo “tutoraggio” si è concentrato sul potenziamento delle capacità dei modelli in matematica multi-step, codifica, processo decisionale complesso e ragionamento generale. Il risultato, secondo Nvidia, è un aumento del 20% della precisione rispetto ai modelli Llama originali. Ma i miglioramenti non si fermano alla precisione. La velocità di inferenza – essenzialmente, la rapidità con cui il modello può elaborare le informazioni e fornire una risposta – ha visto un aumento di cinque volte. Questo si traduce nella gestione di compiti più complessi con costi operativi ridotti, un fattore cruciale per l’implementazione nel mondo reale.
I modelli Llama Nemotron sono offerti in tre dimensioni distinte attraverso la piattaforma di microservizi NIM di Nvidia:
- Nano: Adatto per l’implementazione su dispositivi con potenza di elaborazione limitata, come personal computer e dispositivi edge. Questo apre possibilità per gli agenti AI di operare in ambienti con risorse limitate.
- Super: Ottimizzato per l’esecuzione su una singola unità di elaborazione grafica (GPU). Questo fornisce un equilibrio tra prestazioni e requisiti di risorse.
- Ultra: Progettato per le massime prestazioni, richiede più server GPU. Questo si rivolge ad applicazioni che richiedono i più alti livelli di capacità AI.
Il processo di perfezionamento stesso ha sfruttato la piattaforma Nvidia DGX Cloud, utilizzando dati sintetici di alta qualità da Nvidia Nemotron, insieme ai set di dati curati da Nvidia. In una mossa che promuove la trasparenza e la collaborazione, Nvidia sta rendendo pubblicamente disponibili questi set di dati, gli strumenti utilizzati e i dettagli delle sue tecniche di ottimizzazione. Questo approccio aperto incoraggia la più ampia comunità AI a costruire sul lavoro di Nvidia e a sviluppare i propri modelli di ragionamento fondamentali.
L’impatto di Llama Nemotron è già evidente nelle partnership che Nvidia ha stretto. I principali attori come Microsoft Corp. stanno integrando questi modelli nei loro servizi basati sul cloud.
- Microsoft li sta rendendo disponibili sul suo servizio Azure AI Foundry.
- Saranno anche offerti come opzione per i clienti che creano nuovi agenti utilizzando il servizio Azure AI Agent per Microsoft 365.
- SAP SE sta sfruttando Llama Nemotron per migliorare il suo assistente AI, Joule, e il suo più ampio portafoglio di soluzioni SAP Business AI.
- Altre aziende di spicco, tra cui Accenture Plc, Atlassian Corp., Box Inc. e ServiceNow Inc., stanno anche collaborando con Nvidia per fornire ai loro clienti l’accesso a questi modelli.
Oltre i Modelli: Un Ecosistema Completo per l’IA Agentiva
Nvidia comprende che la costruzione di agenti AI richiede più che semplici modelli linguistici potenti. È necessario un ecosistema completo, che comprenda infrastruttura, strumenti, pipeline di dati e altro ancora. L’azienda sta affrontando queste esigenze con una suite di componenti aggiuntivi per l’IA agentiva, anch’essi annunciati al GTC 2025.
Il Blueprint Nvidia AI-Q: Collegare la Conoscenza all’Azione
Questo framework è progettato per facilitare la connessione tra le basi di conoscenza e gli agenti AI, consentendo loro di agire autonomamente. Costruito utilizzando i microservizi Nvidia NIM e integrato con Nvidia NeMo Retriever, il blueprint semplifica il processo di recupero di dati multimodali – informazioni in vari formati come testo, immagini e audio – per gli agenti AI.
La Piattaforma Dati Nvidia AI: Ottimizzazione del Flusso di Dati per il Ragionamento
Questo design di riferimento personalizzabile viene reso disponibile ai principali fornitori di storage. L’obiettivo è assistere aziende come Dell Technologies Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., Hitachi Vantara, IBM Corp., NetApp Inc., Nutanix Inc., Vast Data Inc. e Pure Storage Inc. nello sviluppo di piattaforme dati più efficienti specificamente per i carichi di lavoro di inferenza dell’IA agentiva. Combinando risorse di storage ottimizzate con l’hardware di calcolo accelerato di Nvidia, gli sviluppatori possono aspettarsi significativi guadagni di prestazioni nel ragionamento AI. Ciò si ottiene garantendo un flusso fluido e rapido di informazioni dal database al modello AI.
Microservizi Nvidia NIM Migliorati: Apprendimento Continuo e Adattabilità
I microservizi NIM di Nvidia sono stati aggiornati per ottimizzare l’inferenza dell’IA agentiva, supportando l’apprendimento continuo e l’adattabilità. Questi microservizi consentono ai clienti di implementare in modo affidabile i modelli di IA agentiva più recenti e potenti, inclusi Llama Nemotron di Nvidia e alternative di aziende come Meta, Microsoft e Mistral AI.
Microservizi Nvidia NeMo: Costruire Volani di Dati Robusti
Nvidia sta anche migliorando i suoi microservizi NeMo, che forniscono un framework per gli sviluppatori per creare volani di dati robusti ed efficienti. Questo è fondamentale per garantire che gli agenti AI possano apprendere e migliorare continuamente in base al feedback sia generato dall’uomo che dall’IA.
Partnership Strategiche: Guidare l’Innovazione nel Panorama dell’IA
L’impegno di Nvidia per l’IA agentiva si estende alle sue collaborazioni con altri leader del settore.
Espansione della Partnership con Oracle: IA Agentiva su Oracle Cloud Infrastructure
Nvidia sta ampliando la sua collaborazione con Oracle Corp. per portare le capacità dell’IA agentiva su Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Questa partnership prevede l’integrazione delle GPU accelerate e del software di inferenza di Nvidia nell’infrastruttura cloud di Oracle, rendendoli compatibili con i servizi di IA generativa di Oracle. Ciò accelererà lo sviluppo di agenti AI su OCI. Nvidia offre ora oltre 160 strumenti AI e microservizi NIM nativamente attraverso la console OCI. Le due società stanno anche lavorando per accelerare la ricerca vettoriale sulla piattaforma Oracle Database 23ai.
Approfondimento della Collaborazione con Google: Migliorare l’Accesso e l’Integrità dell’IA
Nvidia ha anche fornito aggiornamenti sulle sue collaborazioni ampliate con Google LLC, rivelando diverse iniziative volte a migliorare l’accesso all’IA e ai suoi strumenti sottostanti.
Un punto chiave è che Nvidia diventa la prima organizzazione a sfruttare SynthID di Google DeepMind. Questa tecnologia incorpora direttamente filigrane digitali nel contenuto generato dall’IA, inclusi immagini, video e testo. Questo aiuta a preservare l’integrità degli output dell’IA e a combattere la disinformazione. SynthID viene inizialmente integrato con i modelli di fondazione Cosmos World di Nvidia.
Inoltre, Nvidia ha collaborato con i ricercatori di Google DeepMind per ottimizzare Gemma, una famiglia di modelli AI open-source e leggeri, per le GPU Nvidia. Le due società stanno anche collaborando a un’iniziativa per costruire robot alimentati dall’IA con capacità di presa, tra gli altri progetti.
Le collaborazioni tra i ricercatori e gli ingegneri di Google e Nvidia stanno affrontando una vasta gamma di sfide. Dalla scoperta di farmaci alla robotica, evidenziando il potenziale trasformativo dell’IA.