Nvidia secara rasmi telah melancarkan platform NeMo, suite komprehensif microservices yang direka untuk memperkemas pembangunan sistem ejen AI canggih. Platform ini, yang diumumkan pada hari Rabu, 23 April, menyokong pelbagai model bahasa besar (LLM) dan memanfaatkan mekanisme “Data Flywheel”. Pendekatan inovatif ini membolehkan ejen AI untuk terus belajar daripada pengalaman dunia nyata, meningkatkan prestasi dan kebolehsuaian mereka.
Komponen Teras Platform NeMo
Platform NeMo adalah ekosistem microservices yang saling berkaitan, setiap satunya direka untuk menangani aspek khusus pembangunan ejen AI. Komponen-komponen ini berfungsi bersama untuk menyediakan pembangun dengan toolkit yang mantap untuk mencipta penyelesaian AI yang canggih.
NeMo Customizer: Mempercepatkan Penalaan Halus LLM
NeMo Customizer ialah komponen utama yang direka untuk mempercepatkan penalaan halus model bahasa besar. Microservice ini memudahkan proses menyesuaikan LLM kepada tugas atau dataset tertentu, membolehkan pembangun mencapai prestasi optimum dengan usaha yang minimum. Dengan memperkemas proses penalaan halus, NeMo Customizer mengurangkan masa dan sumber yang diperlukan untuk menyesuaikan LLM kepada pelbagai aplikasi.
Penalaan halus (fine-tuning) model bahasa besar (LLM) adalah proses yang penting dalam menyesuaikan model yang telah dilatih sebelumnya untuk prestasi yang lebih baik pada tugas atau dataset tertentu. Proses ini melibatkan penggunaan dataset yang lebih kecil dan khusus untuk melatih semula LLM, dengan tumpuan untuk mengoptimumkan parameter model agar lebih sesuai dengan keperluan aplikasi yang disasarkan. NeMo Customizer memudahkan proses ini dengan menyediakan antara muka yang mesra pengguna dan alat-alat yang diperlukan untuk menguruskan data, mengkonfigurasi latihan, dan memantau prestasi.
Salah satu cabaran utama dalam penalaan halus LLM ialah keperluan untuk sumber pengkomputeran yang besar. LLM seringkali mempunyai berbilion parameter, dan melatih semula model-model ini memerlukan perkakasan yang berkuasa dan masa yang signifikan. NeMo Customizer menangani cabaran ini dengan menyediakan pengoptimuman yang membolehkan penalaan halus yang lebih pantas dan lebih efisien. Ini termasuk teknik seperti kuantisasi (quantization) dan pemangkasan (pruning) yang mengurangkan saiz dan kerumitan model tanpa mengorbankan ketara ketepatannya.
Selain itu, NeMo Customizer juga menyokong pelbagai teknik penalaan halus, seperti penalaan halus parameter penuh (full parameter fine-tuning), penalaan halus penyesuaian (adapter fine-tuning), dan penalaan halus LoRA (Low-Rank Adaptation). Setiap teknik ini mempunyai kelebihan dan kekurangan tersendiri, dan NeMo Customizer membolehkan pembangun memilih teknik yang paling sesuai dengan keperluan mereka.
NeMo Customizer juga menyediakan alat-alat untuk menguruskan dataset dan memantau prestasi model. Pembangun boleh memuat naik dataset mereka sendiri atau menggunakan dataset yang telah disediakan oleh Nvidia. Alat pemantauan membolehkan pembangun untuk menjejak metrik prestasi seperti ketepatan, kepersisan, dan ingatan, dan untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana model boleh diperbaiki.
Secara keseluruhan, NeMo Customizer adalah alat yang berkuasa yang memudahkan proses penalaan halus LLM. Dengan menyediakan antara muka yang mesra pengguna, pengoptimuman yang efisien, dan sokongan untuk pelbagai teknik penalaan halus, NeMo Customizer membolehkan pembangun untuk menyesuaikan LLM kepada aplikasi khusus mereka dengan cepat dan mudah.
NeMo Evaluator: Memudahkan Penilaian Model dan Aliran Kerja AI
NeMo Evaluator menyediakan pendekatan yang diperkemas untuk menilai model dan aliran kerja AI berdasarkan penanda aras tersuai dan khusus industri. Microservice ini membolehkan pembangun untuk menilai dengan cepat prestasi ejen AI mereka, mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan, dan memastikan bahawa penyelesaian mereka memenuhi piawaian yang diperlukan. Dengan hanya lima panggilan API, pembangun boleh mendapatkan pandangan yang berharga tentang keberkesanan model AI mereka.
Penilaian model dan aliran kerja AI adalah langkah yang penting dalam memastikan bahawa sistem AI berfungsi seperti yang diharapkan dan memenuhi keperluan aplikasi yang disasarkan. Proses ini melibatkan penggunaan penanda aras untuk mengukur prestasi model AI dalam pelbagai senario dan untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana model boleh diperbaiki. NeMo Evaluator memudahkan proses ini dengan menyediakan pendekatan yang diperkemas untuk menilai model dan aliran kerja AI berdasarkan penanda aras tersuai dan khusus industri.
Salah satu cabaran utama dalam penilaian model AI ialah keperluan untuk penanda aras yang relevan dan tepat. Penanda aras harus mencerminkan senario dunia nyata dan harus direka untuk mengukur prestasi model dalam tugas-tugas yang penting kepada aplikasi yang disasarkan. NeMo Evaluator menangani cabaran ini dengan membenarkan pembangun untuk menggunakan penanda aras tersuai yang direka khusus untuk keperluan mereka.
NeMo Evaluator juga menyediakan sokongan untuk pelbagai metrik prestasi, seperti ketepatan, kepersisan, ingatan, dan skor F1. Metrik-metrik ini memberikan pandangan yang berbeza tentang prestasi model dan membolehkan pembangun untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana model boleh diperbaiki.
Selain itu, NeMo Evaluator juga menyediakan alat-alat untuk menganalisis hasil penilaian. Pembangun boleh menggunakan alat-alat ini untuk mengenal pasti corak dan trend dalam data dan untuk memahami mengapa model berfungsi seperti yang dilakukan. Ini membolehkan pembangun untuk membuat keputusan yang lebih termaklum tentang cara untuk memperbaiki model.
NeMo Evaluator juga direka untuk menjadi mudah digunakan. Pembangun boleh menggunakan microservice ini dengan hanya lima panggilan API, yang memudahkan untuk mengintegrasikan penilaian ke dalam aliran kerja pembangunan mereka. Ini membolehkan pembangun untuk menilai model mereka dengan kerap dan untuk mengenal pasti masalah dengan cepat.
Secara keseluruhan, NeMo Evaluator adalah alat yang berkuasa yang memudahkan proses penilaian model dan aliran kerja AI. Dengan menyediakan pendekatan yang diperkemas untuk penilaian, sokongan untuk penanda aras tersuai, dan alat-alat untuk menganalisis hasil penilaian, NeMo Evaluator membolehkan pembangun untuk memastikan bahawa sistem AI mereka berfungsi seperti yang diharapkan dan memenuhi keperluan aplikasi yang disasarkan.
NeMo Guardrails: Meningkatkan Pematuhan dan Perlindungan
NeMo Guardrails direka untuk meningkatkan pematuhan dan perlindungan sistem AI tanpa memberi kesan yang ketara kepada prestasi. Microservice ini memastikan bahawa ejen AI mematuhi garis panduan etika dan keperluan kawal selia, mengurangkan risiko akibat yang tidak diingini. Dengan hanya menambah setengah saat latensi, NeMo Guardrails boleh meningkatkan perlindungan pematuhan sehingga 1.4 kali ganda.
Pematuhan dan perlindungan adalah pertimbangan penting dalam pembangunan sistem AI. Sistem AI boleh digunakan untuk membuat keputusan yang mempunyai kesan yang ketara ke atas kehidupan orang ramai, dan adalah penting untuk memastikan bahawa sistem-sistem ini digunakan secara bertanggungjawab dan beretika. NeMo Guardrails membantu pembangun untuk mencapai matlamat ini dengan menyediakan mekanisme untuk menguatkuasakan garis panduan etika dan keperluan kawal selia.
Salah satu cabaran utama dalam pematuhan dan perlindungan ialah keperluan untuk mengimbangi keperluan ini dengan keperluan untuk prestasi. Sistem AI yang terlalu ketat boleh menjadi terlalu lambat dan tidak efisien untuk digunakan dalam aplikasi dunia nyata. NeMo Guardrails menangani cabaran ini dengan menyediakan mekanisme yang ringan yang tidak memberi kesan yang ketara kepada prestasi.
NeMo Guardrails berfungsi dengan memantau interaksi antara ejen AI dan pengguna. Jika ejen AI berkelakuan dengan cara yang melanggar garis panduan etika atau keperluan kawal selia, NeMo Guardrails boleh campur tangan untuk menghalang tingkah laku tersebut. Ini boleh dilakukan dengan pelbagai cara, seperti menyekat input pengguna, mengubah output ejen AI, atau memaparkan amaran kepada pengguna.
NeMo Guardrails juga direka untuk menjadi boleh disesuaikan. Pembangun boleh mengkonfigurasi NeMo Guardrails untuk menguatkuasakan garis panduan etika dan keperluan kawal selia yang khusus untuk aplikasi mereka. Ini membolehkan pembangun untuk memastikan bahawa sistem AI mereka digunakan secara bertanggungjawab dan beretika.
Selain itu, NeMo Guardrails juga menyediakan log dan laporan yang membolehkan pembangun untuk menjejak pematuhan dan perlindungan sistem AI mereka. Log dan laporan ini boleh digunakan untuk mengenal pasti trend dan corak dalam data dan untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana sistem boleh diperbaiki.
Secara keseluruhan, NeMo Guardrails adalah alat yang berkuasa yang meningkatkan pematuhan dan perlindungan sistem AI tanpa memberi kesan yang ketara kepada prestasi. Dengan menyediakan mekanisme untuk menguatkuasakan garis panduan etika dan keperluan kawal selia, NeMo Guardrails membantu pembangun untuk memastikan bahawa sistem AI mereka digunakan secara bertanggungjawab dan beretika.
NeMo Retriever: Memudahkan Pengambilan Pengetahuan
NeMo Retriever membantu ejen AI dalam mengakses dan mendapatkan semula maklumat yang tepat daripada pangkalan data. Microservice ini membolehkan ejen AI untuk mencari dengan cepat pengetahuan yang betul, meningkatkan keupayaan mereka untuk menjawab soalan, menyelesaikan masalah, dan membuat keputusan yang termaklum. Dengan memperkemas proses pengambilan pengetahuan, NeMo Retriever meningkatkan keberkesanan keseluruhan ejen AI.
Pengambilan pengetahuan adalah tugas yang penting bagi banyak ejen AI. Ejen AI seringkali perlu mengakses dan mendapatkan semula maklumat daripada pangkalan data untuk menjawab soalan, menyelesaikan masalah, dan membuat keputusan yang termaklum. NeMo Retriever memudahkan tugas ini dengan menyediakan mekanisme yang efisien untuk mendapatkan semula maklumat daripada pangkalan data.
Salah satu cabaran utama dalam pengambilan pengetahuan ialah keperluan untuk mencari maklumat yang relevan dengan cepat dan tepat. Pangkalan data boleh mengandungi sejumlah besar maklumat, dan mencari maklumat yang betul boleh menjadi sukar dan memakan masa. NeMo Retriever menangani cabaran ini dengan menyediakan pelbagai teknik untuk mencari dan mendapatkan semula maklumat.
Teknik-teknik ini termasuk pengindeksan teks, pemprosesan bahasa semula jadi, dan pembelajaran mesin. Pengindeksan teks digunakan untuk mencipta indeks pangkalan data yang membolehkan carian yang pantas dan efisien. Pemprosesan bahasa semula jadi digunakan untuk memahami maksud soalan pengguna dan untuk mencari maklumat yang relevan dalam pangkalan data. Pembelajaran mesin digunakan untuk mempelajari cara untuk memperbaiki prestasi pengambilan pengetahuan dari masa ke masa.
NeMo Retriever juga direka untuk menjadi boleh disesuaikan. Pembangun boleh mengkonfigurasi NeMo Retriever untuk berfungsi dengan pangkalan data khusus mereka dan untuk mengoptimumkan prestasi pengambilan pengetahuan untuk aplikasi mereka. Ini membolehkan pembangun untuk memastikan bahawa ejen AI mereka boleh mengakses dan mendapatkan semula maklumat yang betul dengan cepat dan tepat.
Selain itu, NeMo Retriever juga menyediakan alat-alat untuk menganalisis hasil pengambilan pengetahuan. Pembangun boleh menggunakan alat-alat ini untuk mengenal pasti trend dan corak dalam data dan untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana prestasi pengambilan pengetahuan boleh diperbaiki.
Secara keseluruhan, NeMo Retriever adalah alat yang berkuasa yang memudahkan proses pengambilan pengetahuan bagi ejen AI. Dengan menyediakan mekanisme yang efisien untuk mendapatkan semula maklumat daripada pangkalan data, NeMo Retriever meningkatkan keupayaan ejen AI untuk menjawab soalan, menyelesaikan masalah, dan membuat keputusan yang termaklum.
NeMo Curator: Melatih Model AI Generatif yang Sangat Tepat
NeMo Curator direka untuk melatih model AI generatif yang sangat tepat. Microservice ini menyediakan pembangun dengan alat dan sumber yang diperlukan untuk mencipta ejen AI yang boleh menjana teks, imej, dan jenis kandungan lain yang realistik dan koheren. Dengan mengoptimumkan proses latihan, NeMo Curator membolehkan pembangunan penyelesaian AI generatif yang canggih.
Model AI generatif adalah kelas model AI yang boleh menjana data baru yang serupa dengan data yang telah dilatih padanya. Model-model ini digunakan dalam pelbagai aplikasi, seperti penjanaan teks, penjanaan imej, dan penjanaan muzik. NeMo Curator memudahkan proses melatih model AI generatif yang sangat tepat.
Salah satu cabaran utama dalam melatih model AI generatif ialah keperluan untuk dataset yang besar dan berkualiti tinggi. Model AI generatif perlu dilatih pada sejumlah besar data untuk mempelajari cara menjana data baru yang realistik dan koheren. NeMo Curator menangani cabaran ini dengan menyediakan pembangun dengan akses kepada dataset yang besar dan berkualiti tinggi.
NeMo Curator juga menyediakan pelbagai teknik untuk melatih model AI generatif. Teknik-teknik ini termasuk pembelajaran penyeliaan, pembelajaran tanpa penyeliaan, dan pembelajaran pengukuhan. Pembelajaran penyeliaan digunakan untuk melatih model AI generatif dengan menggunakan data berlabel. Pembelajaran tanpa penyeliaan digunakan untuk melatih model AI generatif dengan menggunakan data tidak berlabel. Pembelajaran pengukuhan digunakan untuk melatih model AI generatif dengan memberikan ganjaran kepada model untuk menjana data yang realistik dan koheren.
NeMo Curator juga direka untuk menjadi boleh disesuaikan. Pembangun boleh mengkonfigurasi NeMo Curator untuk melatih model AI generatif khusus mereka dan untuk mengoptimumkan prestasi latihan untuk aplikasi mereka. Ini membolehkan pembangun untuk memastikan bahawa model AI generatif mereka boleh menjana data yang realistik dan koheren.
Selain itu, NeMo Curator juga menyediakan alat-alat untuk menganalisis hasil latihan. Pembangun boleh menggunakan alat-alat ini untuk mengenal pasti trend dan corak dalam data dan untuk mengenal pasti kawasan-kawasan di mana prestasi latihan boleh diperbaiki.
Secara keseluruhan, NeMo Curator adalah alat yang berkuasa yang memudahkan proses melatih model AI generatif yang sangat tepat. Dengan menyediakan pembangun dengan alat dan sumber yang diperlukan untuk mencipta ejen AI yang boleh menjana teks, imej, dan jenis kandungan lain yang realistik dan koheren, NeMo Curator membolehkan pembangunan penyelesaian AI generatif yang canggih.
Mekanisme Data Flywheel
Data Flywheel ialah konsep pusat dalam platform NeMo, direka untuk membolehkan pembelajaran dan penambahbaikan berterusan model AI. Mekanisme ini mencipta gelung maklum balas positif di mana ejen AI belajar daripada interaksi mereka dengan persekitaran, menjadi lebih pintar dan berkesan dari masa ke masa.
Gelung Maklum Balas Positif
Data Flywheel beroperasi melalui kitaran berterusan interaksi, pengumpulan data, penilaian, dan penghalusan. Apabila ejen AI berinteraksi dengan pengguna dan persekitaran, mereka menjana sejumlah besar data, termasuk rekod dialog dan corak penggunaan. Data ini kemudiannya diproses oleh NeMo Curator untuk mengenal pasti pandangan dan corak yang relevan. NeMo Evaluator menilai prestasi ejen AI, mengenal pasti bidang di mana ia cemerlang dan bidang di mana ia memerlukan penambahbaikan. Akhir sekali, NeMo Customizer menala halus model berdasarkan penilaian ini, meningkatkan ketepatan dan keberkesanannya.
Gelung maklum balas positif adalah proses di mana output sistem digunakan sebagai input untuk sistem itu sendiri. Dalam konteks Data Flywheel, ejen AI berinteraksi dengan persekitaran dan pengguna, menjana data sebagai output. Data ini kemudiannya digunakan untuk melatih semula dan memperbaiki ejen AI, menjadikan mereka lebih pintar dan berkesan. Proses ini berterusan, mencipta gelung di mana ejen AI sentiasa belajar dan bertambah baik.
Salah satu kelebihan utama gelung maklum balas positif ialah ia membolehkan ejen AI untuk menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah. Apabila ejen AI berinteraksi dengan persekitaran baru, mereka menjana data baru yang boleh digunakan untuk melatih semula model mereka. Ini membolehkan ejen AI untuk terus relevan dan berkesan walaupun persekitaran berubah dari masa ke masa.
Selain itu, gelung maklum balas positif juga boleh digunakan untuk mengenal pasti dan membetulkan kesilapan dalam model AI. Jika ejen AI membuat kesilapan, data yang dihasilkan oleh kesilapan tersebut boleh digunakan untuk melatih semula model dan menghalang kesilapan serupa daripada berlaku pada masa hadapan.
Gelung maklum balas positif adalah konsep yang berkuasa yang boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehsuaian ejen AI. Dengan membenarkan ejen AI untuk belajar daripada interaksi mereka dengan persekitaran, Data Flywheel mencipta gelung maklum balas positif yang membolehkan ejen AI untuk terus bertambah baik dari masa ke masa.
Intervensi Manusia yang Minimum dan Autonomi Maksimum
Data Flywheel direka untuk beroperasi dengan intervensi manusia yang minimum dan autonomi maksimum. Ini membolehkan ejen AI untuk terus belajar dan bertambah baik tanpa memerlukan pengawasan berterusan. Dengan mengautomasikan proses pembelajaran, Data Flywheel mengurangkan beban pada pembangun dan membolehkan ejen AI untuk menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah dan keperluan pengguna.
Autonomi adalah keupayaan ejen AI untuk berfungsi secara bebas tanpa memerlukan intervensi manusia. Dalam konteks Data Flywheel, autonomi membolehkan ejen AI untuk berinteraksi dengan persekitaran, mengumpul data, dan melatih semula model mereka tanpa memerlukan pengawasan berterusan. Ini mengurangkan beban pada pembangun dan membolehkan ejen AI untuk menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah dan keperluan pengguna.
Salah satu cabaran utama dalam mencapai autonomi ialah memastikan bahawa ejen AI berfungsi dengan selamat dan beretika. Ejen AI yang berfungsi secara bebas boleh membuat keputusan yang mempunyai kesan yang ketara ke atas kehidupan orang ramai, dan adalah penting untuk memastikan bahawa sistem-sistem ini digunakan secara bertanggungjawab dan beretika. NeMo Guardrails membantu pembangun untuk mencapai matlamat ini dengan menyediakan mekanisme untuk menguatkuasakan garis panduan etika dan keperluan kawal selia.
Selain itu, autonomi juga boleh meningkatkan kecekapan dan keberkesanan ejen AI. Dengan membenarkan ejen AI untuk berfungsi secara bebas, Data Flywheel mengurangkan keperluan untuk intervensi manusia dan membolehkan ejen AI untuk menyelesaikan tugas dengan lebih cepat dan lebih efisien.
Data Flywheel direka untuk beroperasi dengan intervensi manusia yang minimum dan autonomi maksimum. Ini membolehkan ejen AI untuk terus belajar dan bertambah baik tanpa memerlukan pengawasan berterusan, meningkatkan kecekapan, keberkesanan, dan kebolehsuaian.
Integrasi dan Pelaksanaan
Platform NeMo direka untuk disepadukan dan dilaksanakan dengan mudah di seluruh pelbagai infrastruktur pengkomputeran, termasuk persekitaran di premis dan awan. Fleksibiliti ini membolehkan organisasi untuk memanfaatkan platform dengan cara yang paling sesuai dengan keperluan dan sumber mereka.
Platform Perisian Perusahaan AI Nvidia
Platform NeMo dilaksanakan pada platform perisian perusahaan AI Nvidia, yang menyediakan suite komprehensif alat dan sumber untuk membangunkan dan melaksanakan aplikasi AI. Platform ini memudahkan proses mengurus dan menskalakan penyelesaian AI, membolehkan organisasi untuk memberi tumpuan kepada inovasi dan nilai perniagaan.
Platform perisian perusahaan AI Nvidia menyediakan pelbagai ciri dan keupayaan yang memudahkan proses membangunkan dan melaksanakan aplikasi AI. Ciri-ciri ini termasuk:
- Sokongan untuk pelbagai perkakasan: Platform ini menyokong pelbagai perkakasan, termasuk GPU, CPU, dan FPGA. Ini membolehkan pembangun untuk memilih perkakasan yang paling sesuai untuk aplikasi mereka.
- Sokongan untuk pelbagai kerangka kerja perisian: Platform ini menyokong pelbagai kerangka kerja perisian, termasuk TensorFlow, PyTorch, dan MXNet. Ini membolehkan pembangun untuk menggunakan kerangka kerja perisian yang paling selesa dengan mereka.
- Alat untuk menguruskan dataset: Platform ini menyediakan alat untuk menguruskan dataset, termasuk alat untuk memuat naik, menyimpan, dan memproses data.
- Alat untuk melatih model AI: Platform ini menyediakan alat untuk melatih model AI, termasuk alat untuk memilih algoritma, mengkonfigurasi hiperparameter, dan memantau prestasi latihan.
- Alat untuk melaksanakan model AI: Platform ini menyediakan alat untuk melaksanakan model AI, termasuk alat untuk membina API, menguruskan infrastruktur, dan memantau prestasi pelaksanaan.
Platform perisian perusahaan AI Nvidia memudahkan proses membangunkan dan melaksanakan aplikasi AI. Dengan menyediakan suite komprehensif alat dan sumber, platform ini membolehkan organisasi untuk memberi tumpuan kepada inovasi dan nilai perniagaan.
Pelaksanaan pada Infrastruktur Pengkomputeran Dipercepatkan
NeMo boleh dilaksanakan pada mana-mana infrastruktur pengkomputeran dipercepatkan, membolehkan organisasi untuk memanfaatkan kuasa GPU dan perkakasan khusus lain untuk mengoptimumkan prestasi ejen AI mereka. Ini memastikan bahawa ejen AI boleh mengendalikan tugas yang kompleks dan dataset yang besar dengan mudah.
Infrastruktur pengkomputeran dipercepatkan adalah jenis infrastruktur pengkomputeran yang menggunakan perkakasan khusus untuk mempercepatkan tugas tertentu. Contoh perkakasan khusus termasuk GPU, FPGA, dan ASIC. Perkakasan ini boleh memberikan peningkatan prestasi yang ketara berbanding CPU tradisional untuk tugas-tugas seperti pembelajaran mendalam, pemprosesan imej, dan simulasi saintifik.
Dengan melaksanakan NeMo pada infrastruktur pengkomputeran dipercepatkan, organisasi boleh memanfaatkan kuasa GPU dan perkakasan khusus lain untuk mengoptimumkan prestasi ejen AI mereka. Ini memastikan bahawa ejen AI boleh mengendalikan tugas yang kompleks dan dataset yang besar dengan mudah.
Aplikasi Dunia Nyata
Platform NeMo direka untuk menyokong pelbagai aplikasi merentasi pelbagai industri. Perusahaan besar boleh membina beratus-ratus ejen AI dengan fungsi yang berbeza, seperti pengesanan penipuan automatik, pembantu membeli-belah, penyelenggaraan mesin prediktif, dan semakan dokumen.
Pelaksanaan AT&T
AT&T telah bekerjasama dengan Arize dan Quantiphi untuk memanfaatkan NeMo untuk membangunkan ejen AI canggih yang mampu memproses hampir 10,000 dokumen pengetahuan perusahaan yang dikemas kini setiap minggu. Dengan menggabungkan NeMo Customizer dan Evaluator, AT&T telah menala halus Mistral 7B untuk mencapai perkhidmatan pelanggan yang diperibadikan, pencegahan penipuan, dan pengoptimuman prestasi rangkaian. Pelaksanaan ini telah menghasilkan peningkatan 40% dalam ketepatan respons AI keseluruhan.
Pelaksanaan AT&T adalah contoh yang baik tentang bagaimana platform NeMo boleh digunakan untuk membangunkan ejen AI yang canggih untuk pelbagai aplikasi perniagaan. Dengan menggunakan NeMo Customizer dan Evaluator, AT&T dapat menala halus Mistral 7B untuk mencapai perkhidmatan pelanggan yang diperibadikan, pencegahan penipuan, dan pengoptimuman prestasi rangkaian. Pelaksanaan ini telah menghasilkan peningkatan 40% dalam ketepatan respons AI keseluruhan, menunjukkan keberkesanan platform NeMo.
Sokongan dan Integrasi Model Sumber Terbuka
Microservices NeMo menyokong pelbagai model sumber terbuka yang popular, termasuk Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral, dan Llama Nemotron Ultra. Ini membolehkan pembangun untuk memanfaatkan model AI terbaik yang tersedia dan menyesuaikannya untuk memenuhi keperluan khusus mereka.
Integrasi Meta
Meta telah menyepadukan NeMo dengan menambah penyambung ke Llamastack. Integrasi ini membolehkan pembangun untuk menyepadukan dengan lancar keupayaan NeMo ke dalam aliran kerja AI sedia ada mereka.
Integrasi Penyedia Perisian AI
Penyedia perisian AI seperti Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate, dan Weights & Biases telah menyepadukan NeMo ke dalam platform mereka. Integrasi yang meluas ini menjadikan NeMo boleh diakses oleh pelbagai pembangun dan organisasi.
Dengan menyokong pelbagai model sumber terbuka dan menyepadukan dengan pelbagai platform perisian AI, Ne