प्रगत AI एजंट्ससाठी एनव्हिडियाची झेप

लामा नेमोट्रॉनचा उदय: अधिक स्मार्ट AI साठी वर्धित तर्क

Nvidia च्या रणनीतीचा केंद्रबिंदू म्हणजे Llama Nemotron AI मॉडेल्सचे अनावरण. या मॉडेल्समध्ये लक्षणीयरीत्या वर्धित तर्क क्षमता आहेत, जे अधिक प्रगत AI च्या शोधात एक पाऊल पुढे टाकतात. Meta Platforms Inc. च्या ओपन-सोर्स लामा मॉडेल्सवर आधारित, नेमोट्रॉन मालिका प्रगत AI एजंट तयार करण्यासाठी डेव्हलपर्सना एक मजबूत पाया प्रदान करण्यासाठी तयार केली गेली आहे. हे एजंट कमीत कमी मानवी देखरेखीसह कार्ये करण्यासाठी कल्पिले गेले आहेत, जे AI स्वायत्ततेमध्ये एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतात.

Nvidia ने सूक्ष्म प्रशिक्षण-पश्चात सुधारणांद्वारे ही प्रगती साधली. आधीच कुशल विद्यार्थ्याला विशेष शिकवणी दिल्यासारखे याकडे पहा. हे ‘शिकवणी’ मॉडेल्सची बहु-चरण गणित, कोडिंग, जटिल निर्णय घेणे आणि एकूण तर्क क्षमता वाढवण्यावर केंद्रित आहे. Nvidia च्या मते, याचा परिणाम मूळ लामा मॉडेल्सच्या तुलनेत अचूकतेमध्ये 20% वाढ झाली आहे. परंतु सुधारणा केवळ अचूकतेपुरत्या मर्यादित नाहीत. अनुमान गती - मूलत: मॉडेल किती लवकर माहितीवर प्रक्रिया करू शकते आणि उत्तर देऊ शकते - पाच पटीने वाढ झाली आहे. हे वास्तविक-जगातील স্থাপनासाठी एक महत्त्वपूर्ण घटक, कमी केलेल्या ऑपरेशनल खर्चासह अधिक जटिल कार्ये हाताळण्यास मदत करते.

लामा नेमोट्रॉन मॉडेल्स Nvidia च्या NIM मायक्रो सर्व्हिसेस प्लॅटफॉर्मद्वारे तीन वेगवेगळ्या आकारात ऑफर केले जातात:

• नॅनो: मर्यादित प्रक्रिया शक्ती असलेल्या उपकरणांवर, जसे की वैयक्तिक संगणक आणि एज डिव्हाइसेसवर স্থাপनासाठी तयार केलेले. हे AI एजंट्सना संसाधन-मर्यादित वातावरणात कार्य करण्यासाठी संधी उपलब्ध करते.
• सुपर: एका ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट (GPU) वर अंमलबजावणीसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले. हे कार्यप्रदर्शन आणि संसाधनांच्या आवश्यकतांमध्ये संतुलन प्रदान करते.
• अल्ट्रा: जास्तीत जास्त कार्यक्षमतेसाठी डिझाइन केलेले, ज्यासाठी अनेक GPU सर्व्हरची आवश्यकता असते. हे AI क्षमतेच्या सर्वोच्च स्तरांची मागणी करणाऱ्या ऍप्लिकेशन्सना पूर्ण करते.

शुद्धीकरण प्रक्रियेने Nvidia DGX क्लाउड प्लॅटफॉर्मचा फायदा घेतला, Nvidia Nemotron मधील उच्च-गुणवत्तेच्या सिंथेटिक डेटाचा वापर केला, तसेच Nvidia च्या स्वतःच्या क्युरेटेड डेटासेटचा वापर केला. पारदर्शकता आणि सहकार्याला प्रोत्साहन देणार्‍या हालचालीमध्ये, Nvidia हे डेटासेट, वापरलेली साधने आणि त्याच्या ऑप्टिमायझेशन तंत्राचा तपशील सार्वजनिकपणे उपलब्ध करत आहे. हा खुला दृष्टिकोन व्यापक AI समुदायाला Nvidia च्या कार्यावर आधारित आणि त्यांचे स्वतःचे मूलभूत तर्क मॉडेल विकसित करण्यास प्रोत्साहित करतो.

लामा नेमोट्रॉनचा प्रभाव Nvidia ने तयार केलेल्या भागीदारीमध्ये आधीच स्पष्ट आहे. Microsoft Corp. सारखे प्रमुख खेळाडू या मॉडेल्सना त्यांच्या क्लाउड-आधारित सेवांमध्ये समाकलित करत आहेत.

• Microsoft त्यांना त्यांच्या Azure AI फाउंड्री सेवेवर उपलब्ध करत आहे.
• Microsoft 365 साठी Azure AI एजंट सेवा वापरून नवीन एजंट तयार करणाऱ्या ग्राहकांसाठी देखील ते एक पर्याय म्हणून ऑफर केले जातील.
• SAP SE लामा नेमोट्रॉनचा उपयोग त्याचे AI सहाय्यक, जूल आणि त्याचे विस्तीर्ण SAP बिझनेस AI सोल्युशन्स पोर्टफोलिओ वाढवण्यासाठी करत आहे.
• Accenture Plc, Atlassian Corp., Box Inc., आणि ServiceNow Inc. यासह इतर प्रमुख कंपन्या देखील त्यांच्या ग्राहकांना या मॉडेल्समध्ये प्रवेश देण्यासाठी Nvidia सोबत सहयोग करत आहेत.

मॉडेल्सच्या पलीकडे: एजंटिक AI साठी एक व्यापक इकोसिस्टम

Nvidia समजते की AI एजंट तयार करण्यासाठी केवळ शक्तिशाली भाषा मॉडेल्सपेक्षा जास्त आवश्यक आहे. पायाभूत सुविधा, साधने, डेटा पाइपलाइन आणि बरेच काही समाविष्ट असलेली एक संपूर्ण इकोसिस्टम आवश्यक आहे. कंपनी GTC 2025 मध्ये जाहीर केलेल्या अतिरिक्त एजंटिक AI बिल्डिंग ब्लॉक्सच्या संचासह या गरजा पूर्ण करत आहे.

Nvidia AI-Q ब्लूप्रिंट: ज्ञानाला कृतीशी जोडणे

हे फ्रेमवर्क AI एजंट आणि ज्ञान बेस मधील कनेक्शन सुलभ करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यामुळे त्यांना स्वायत्तपणे कार्य करता येते. Nvidia NIM मायक्रो सर्व्हिसेस वापरून तयार केलेले आणि Nvidia NeMo Retriever सह एकत्रित केलेले, ब्लूप्रिंट AI एजंट्ससाठी मल्टीमॉडल डेटा - मजकूर, प्रतिमा आणि ऑडिओ सारख्या विविध स्वरूपातील माहिती - पुनर्प्राप्त करण्याची प्रक्रिया सुलभ करते.

Nvidia AI डेटा प्लॅटफॉर्म: तर्कशक्तीसाठी डेटा प्रवाह ऑप्टिमाइझ करणे

हे सानुकूल करण्यायोग्य संदर्भ डिझाइन प्रमुख स्टोरेज प्रदात्यांसाठी उपलब्ध केले जात आहे. Dell Technologies Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., Hitachi Vantara, IBM Corp., NetApp Inc.. Nutanix Inc., Vast Data Inc. आणि Pure Storage Inc. सारख्या कंपन्यांना एजंटिक AI इन्फरन्स वर्कलोडसाठी खास करून अधिक कार्यक्षम डेटा प्लॅटफॉर्म विकसित करण्यात मदत करणे हे ध्येय आहे. ऑप्टिमाइझ केलेले स्टोरेज रिसोर्सेस Nvidia च्या प्रवेगक कम्प्युटिंग हार्डवेअरसह एकत्रित करून, डेव्हलपर AI तर्कामध्ये महत्त्वपूर्ण कार्यप्रदर्शन वाढीची अपेक्षा करू शकतात. हे डेटाबेसमधून AI मॉडेलमध्ये माहितीचा सहज आणि जलद प्रवाह सुनिश्चित करून प्राप्त केले जाते.

वर्धित Nvidia NIM मायक्रो सर्व्हिसेस: सतत शिक्षण आणि अनुकूलता

Nvidia च्या NIM मायक्रो सर्व्हिसेस एजंटिक AI अनुमानाला ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी अपडेट केल्या गेल्या आहेत, सतत शिक्षण आणि अनुकूलता यास समर्थन देतात. हे मायक्रो सर्व्हिसेस ग्राहकांना Nvidia च्या लामा नेमोट्रॉन आणि Meta, Microsoft आणि Mistral AI सारख्या कंपन्यांच्या पर्यायांसह नवीनतम आणि सर्वात शक्तिशाली एजंटिक AI मॉडेल्स विश्वसनीयपणे तैनात करण्यास सक्षम करतात.

Nvidia NeMo मायक्रो सर्व्हिसेस: मजबूत डेटा फ्लायव्हील्स तयार करणे

Nvidia त्याचे NeMo मायक्रो सर्व्हिसेस देखील वाढवत आहे, जे डेव्हलपर्सना मजबूत आणि कार्यक्षम डेटा फ्लायव्हील्स तयार करण्यासाठी एक फ्रेमवर्क प्रदान करतात. हे सुनिश्चित करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे की AI एजंट मानवी-व्युत्पन्न आणि AI-व्युत्पन्न अभिप्रायाच्या आधारावर सतत शिकू शकतात आणि सुधारू शकतात.

धोरणात्मक भागीदारी: AI लँडस्केपमध्ये नावीन्यपूर्णतेला चालना

एजंटिक AI साठी Nvidia ची वचनबद्धता इतर उद्योग नेत्यांसोबतच्या सहकार्यापर्यंत विस्तारित आहे.

ओरेकल भागीदारीचा विस्तार: ओरेकल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरवर एजंटिक AI

Nvidia ओरेकल कॉर्पोरेशनसोबतचे सहकार्य वाढवत आहे जेणेकरून ओरेकल क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर (OCI) मध्ये एजंटिक AI क्षमता आणता येतील. या भागीदारीमध्ये Nvidia चे प्रवेगक GPU आणि इन्फरन्स सॉफ्टवेअर ओरेकलच्या क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमध्ये एकत्रित करणे समाविष्ट आहे, ज्यामुळे ते ओरेकलच्या जनरेटिव्ह AI सेवांशी सुसंगत आहेत. हे OCI वर AI एजंट्सच्या विकासाला गती देईल. Nvidia आता OCI कन्सोलद्वारे 160 पेक्षा जास्त AI साधने आणि NIM मायक्रो सर्व्हिसेस नेटिव्हली ऑफर करते. दोन्ही कंपन्या ओरेकल डेटाबेस 23ai प्लॅटफॉर्मवर वेक्टर शोध जलद करण्यासाठी देखील काम करत आहेत.

Google सोबत सखोल सहयोग: AI प्रवेश आणि अखंडता वाढवणे

Nvidia ने Google LLC सोबतच्या विस्तारित सहकार्याबद्दल अपडेट्स देखील प्रदान केले, ज्यामुळे AI आणि त्याच्या अंतर्निहित साधनांमध्ये प्रवेश सुधारण्यासाठी अनेक उपक्रम उघड झाले.

एक प्रमुख ठळक वैशिष्ट्य म्हणजे Nvidia Google DeepMind च्या SynthID चा लाभ घेणारी पहिली संस्था बनली आहे. हे तंत्रज्ञान प्रतिमा, व्हिडिओ आणि मजकूरासह AI-व्युत्पन्न सामग्रीमध्ये थेट डिजिटल वॉटरमार्क एम्बेड करते. हे AI आउटपुटची अखंडता जपण्यास आणि चुकीच्या माहितीचा सामना करण्यास मदत करते. SynthID सुरुवातीला Nvidia च्या Cosmos World फाउंडेशन मॉडेल्समध्ये एकत्रित केले जात आहे.

याव्यतिरिक्त, Nvidia ने Google च्या DeepMind संशोधकांसोबत Nvidia GPU साठी ओपन-सोर्स, लाइटवेट AI मॉडेल्सचे एक कुटुंब, Gemma ला ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी सहयोग केले आहे. दोन्ही कंपन्या इतर प्रकल्पांसह, पकडण्याच्या कौशल्यांसह AI-चालित रोबोट तयार करण्याच्या उपक्रमावर देखील सहयोग करत आहेत.

Google आणि Nvidia संशोधक आणि अभियंते यांच्यातील सहयोग औषध शोध ते रोबोटिक्सपर्यंतच्या विस्तृत आव्हानांना तोंड देत आहेत, जे च्या परिवर्तनीय क्षमतेला अधोरेखित करतात.