NeMoプラットフォームの概要
Nvidiaは、高度なAIエージェントシステムの開発を効率化するために設計された包括的なマイクロサービススイートであるNeMoプラットフォームを正式に発表しました。このプラットフォームは、4月23日（水）に発表され、さまざまな大規模言語モデル（LLM）をサポートし、「データフライホイール（Data Flywheel）」メカニズムを活用しています。この革新的なアプローチにより、AIエージェントは現実世界の経験から継続的に学習し、パフォーマンスと適応性を向上させることができます。NeMoプラットフォームは、AIエージェントの開発に必要な様々な機能をモジュール化し、開発者が迅速かつ効率的に高度なAIソリューションを構築できるように設計されています。
NeMoプラットフォームの主要コンポーネント
NeMoプラットフォームは、相互接続されたマイクロサービスの生態系であり、それぞれがAIエージェント開発の特定の側面に対処するように設計されています。これらのコンポーネントは連携して機能し、開発者に高度なAIソリューションを作成するための堅牢なツールキットを提供します。
NeMo Customizer: LLMのファインチューニングを加速
NeMo Customizerは、大規模言語モデルのファインチューニングを迅速化するように設計された主要なコンポーネントです。このマイクロサービスは、LLMを特定のタスクまたはデータセットに合わせて調整するプロセスを簡素化し、開発者が最小限の労力で最適なパフォーマンスを実現できるようにします。ファインチューニングプロセスを効率化することで、NeMo Customizerは、LLMをさまざまなアプリケーションに適応させるために必要な時間とリソースを削減します。特定分野の知識をLLMに注入したり、特定のスタイルやトーンでテキストを生成するように調整したりすることが容易になります。
NeMo Evaluator: AIモデルとワークフローの評価を簡素化
NeMo Evaluatorは、カスタマイズされた業界固有のベンチマークに基づいて、AIモデルとワークフローを評価するための合理化されたアプローチを提供します。このマイクロサービスにより、開発者はAIエージェントのパフォーマンスを迅速に評価し、改善の余地がある領域を特定し、ソリューションが必要な標準を満たしていることを確認できます。わずか5つのAPI呼び出しで、開発者はAIモデルの有効性に関する貴重な洞察を得ることができます。これにより、開発者は、より客観的な指標に基づいて、モデルの選択や改善を行うことができます。
NeMo Guardrails: コンプライアンスと保護を強化
NeMo Guardrailsは、パフォーマンスに大きな影響を与えることなく、AIシステムのコンプライアンスと保護を強化するように設計されています。このマイクロサービスは、AIエージェントが倫理ガイドラインと規制要件を遵守することを保証し、意図しない結果のリスクを軽減します。NeMo Guardrailsは、わずか0.5秒のレイテンシを追加するだけで、コンプライアンス保護を最大1.4倍向上させることができます。これにより、企業は、安心してAIシステムを導入し、活用することができます。
NeMo Retriever: ナレッジ検索を容易に
NeMo Retrieverは、AIエージェントがデータベースから正確な情報にアクセスして取得するのを支援します。このマイクロサービスにより、AIエージェントは正しい知識を迅速に見つけ、質問に答え、問題を解決し、情報に基づいた意思決定を行う能力を向上させることができます。ナレッジ検索プロセスを効率化することで、NeMo RetrieverはAIエージェントの全体的な有効性を高めます。企業内の様々な知識ソースを統合し、AIエージェントが最新かつ正確な情報に基づいて判断できるようにします。
NeMo Curator: 高精度な生成AIモデルをトレーニング
NeMo Curatorは、高精度な生成AIモデルをトレーニングするように設計されています。このマイクロサービスは、開発者に、現実的で首尾一貫したテキスト、画像、その他の種類のコンテンツを生成できるAIエージェントを作成するために必要なツールとリソースを提供します。トレーニングプロセスを最適化することで、NeMo Curatorは最先端の生成AIソリューションの開発を可能にします。特定の業界やアプリケーションに特化した生成モデルを開発し、より高度なAIサービスを提供することが可能になります。
データフライホイールメカニズム
データフライホイールは、NeMoプラットフォームの中心的な概念であり、AIモデルの継続的な学習と改善を可能にするように設計されています。このメカニズムは、AIエージェントが環境との相互作用から学習し、時間とともにインテリジェントで効果的になるという、正のフィードバックループを作成します。
正のフィードバックループ
データフライホイールは、相互作用、データ収集、評価、および改良の継続的なサイクルを通じて動作します。AIエージェントがユーザーや環境と相互作用すると、対話記録や使用パターンなど、膨大な量のデータを生成します。このデータは、NeMo Curatorによって処理され、関連する洞察とパターンを特定します。NeMo EvaluatorはAIエージェントのパフォーマンスを評価し、優れている領域と改善が必要な領域を特定します。最後に、NeMo Customizerは、この評価に基づいてモデルを微調整し、その精度と有効性を高めます。
最小限の人的介入と最大限の自律性
データフライホイールは、最小限の人的介入と最大限の自律性で動作するように設計されています。これにより、AIエージェントは常に監視を必要とせずに、継続的に学習および改善できます。学習プロセスを自動化することで、データフライホイールは開発者の負担を軽減し、AIエージェントが変化する条件やユーザーのニーズに適応できるようにします。
統合と展開
NeMoプラットフォームは、オンプレミスおよびクラウド環境を含む、さまざまなコンピューティングインフラストラクチャ全体で簡単に統合および展開できるように設計されています。この柔軟性により、組織はニーズとリソースに最適な方法でプラットフォームを活用できます。
Nvidia AI Enterpriseソフトウェアプラットフォーム
NeMoプラットフォームは、AIアプリケーションの開発と展開のための包括的なツールとリソーススイートを提供するNvidia AI Enterpriseソフトウェアプラットフォームに展開されます。このプラットフォームは、AIソリューションの管理とスケーリングのプロセスを簡素化し、組織がイノベーションとビジネス価値に集中できるようにします。
高速化されたコンピューティングインフラストラクチャでの実行
NeMoは、あらゆる高速化されたコンピューティングインフラストラクチャで実行できるため、組織はGPUやその他の特殊なハードウェアの力を活用して、AIエージェントのパフォーマンスを最適化できます。これにより、AIエージェントは複雑なタスクや大規模なデータセットを簡単に処理できます。
実世界のアプリケーション
NeMoプラットフォームは、さまざまな業界にわたる幅広いアプリケーションをサポートするように設計されています。大規模な企業は、自動化された不正検出、ショッピングアシスタント、予測的な機械メンテナンス、ドキュメントレビューなど、さまざまな機能を備えた数百のAIエージェントを構築できます。
AT&Tの実装
AT&Tは、ArizeおよびQuantiphiと提携して、毎週更新される約10,000件のエンタープライズナレッジドキュメントを処理できる高度なAIエージェントを開発するためにNeMoを活用しています。AT&Tは、NeMo CustomizerとEvaluatorを組み合わせることで、Mistral 7Bを微調整し、パーソナライズされた顧客サービス、不正防止、およびネットワークパフォーマンスの最適化を実現しました。この実装により、AIの全体的な応答精度が40％向上しました。
オープンソースモデルのサポートと統合
NeMoマイクロサービスは、Llama、Microsoft Phi、Google Gemma、Mistral、Llama Nemotron Ultraなど、さまざまな一般的なオープンソースモデルをサポートしています。これにより、開発者は利用可能な最適なAIモデルを活用し、特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。
Metaの統合
Metaは、Llamastackにコネクタを追加することでNeMoを統合しました。この統合により、開発者はNeMoの機能を既存のAIワークフローにシームレスに組み込むことができます。
AIソフトウェアプロバイダーの統合
Cloudera、Datadog、Dataiku、DataRobot、DataStax、SuperAnnotate、Weights & BiasesなどのAIソフトウェアプロバイダーは、NeMoをプラットフォームに統合しました。この広範な統合により、NeMoは幅広い開発者や組織がアクセスできるようになります。様々な業界の企業が、それぞれのニーズに合わせてNeMoを活用し、AIを活用したソリューションを開発することが期待されます。