NVIDIA லாமா நெமட்ரோன் நானோ 4B ஐ அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது, இது ஒரு புதுமையான திறந்த மூல பகுத்தறிவு மாதிரி, இது பல்வேறு கோரும் பணிகளில் விதிவிலக்கான செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை வழங்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. சிக்கலான அறிவியல் கணக்கீடுகள், சிக்கலான நிரலாக்க சவால்கள், குறியீட்டு கணிதம், அதிநவீன செயல்பாடு அழைப்பு மற்றும் நுணுக்கமான அறிவுறுத்தல் பின்பற்றல் ஆகியவை இதில் அடங்கும். குறிப்பிடத்தக்க வகையில், இது எட்ஜ் சாதனங்களில் தடையற்ற பயன்பாட்டிற்கு போதுமானதாக இருக்கும் போது இதை அடைகிறது. வெறும் 4 பில்லியன் அளவுருக்களைக் கொண்ட இது, NVIDIA இன் உள் அளவுகோல்களின்படி, துல்லியம் மற்றும் உள்ளீடு இரண்டிலும் 8 பில்லியன் அளவுருக்கள் வரை ஒப்பிடக்கூடிய திறந்த மாதிரிகளை விஞ்சும், மேலும் 50% வரை செயல்திறன் ஊக்கத்தை அடைகிறது.
இந்த மாதிரி வரையறுக்கப்பட்ட வளங்களைக் கொண்ட சூழல்களில் மொழி அடிப்படையிலான AI முகவர்களைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு மூலக்கல்லாக மூலோபயமாக நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது. அனுமான செயல்திறனுக்கு முன்னுரிமை அளிப்பதன் மூலம், லாமா நெமட்ரோன் நானோ 4B பாரம்பரிய கிளவுட் உள்கட்டமைப்பின் எல்லைகளைத் தாண்டி, கலப்பின பகுத்தறிவு மற்றும் அறிவுறுத்தல்-பின்பற்றல் பணிகளைக் கையாளக்கூடிய சிறிய மாதிரிகளுக்கான அதிகரித்து வரும் தேவையை நேரடியாக நிவர்த்தி செய்கிறது.
மாதிரி Architecture மற்றும் பயிற்சி முறை
நெமட்ரோன் நானோ 4B லாமா 3.1 Architecture இன் அடித்தளத்தில் கட்டப்பட்டுள்ளது மற்றும் NVIDIA இன் முந்தைய "மினிட்ரோன்" மாதிரிகளுடன் ஒரு பொதுவான மரபுகளைப் பகிர்ந்து கொள்கிறது. இதன் Architecture ஒரு அடர்த்தியான, டிகோடரை மட்டும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் வடிவமைப்பால் வகைப்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரி, சுருக்கப்பட்ட அளவுரு எண்ணிக்கையை பராமரிக்கும் போது பகுத்தறிவு தீவிர வேலைப்பளுவில் சிறந்து விளங்க கவனமாக உகந்ததாக உள்ளது.
மாடலின் பிந்தைய பயிற்சி செயல்முறை, கணிதம், கோடிங், பகுத்தறிவு பணிகள் மற்றும் செயல்பாடு அழைப்பு உள்ளிட்ட பல்வேறு களங்களை உள்ளடக்கிய கவனமாகத் தொகுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பல-நிலை மேற்பார்வையிடப்பட்ட நேர்த்தியான ட்யூனிங்கை உள்ளடக்கியது. பாரம்பரிய மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலுக்கு உறுதுணையாக, நெமட்ரோன் நானோ 4B ரிவார்ட்-அவேர் பிரெஃபரன்ஸ் ஆப்டிமைசேஷன் (RPO) எனப்படும் ஒரு நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி வலுவூட்டல் கற்றல் மேம்படுத்தலுக்கு உட்படுகிறது. இந்த மேம்பட்ட முறை அரட்டை அடிப்படையிலான மற்றும் அறிவுறுத்தல்-பின்பற்றல் பயன்பாடுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
அறிவுறுத்தல் ட்யூனிங் மற்றும் வெகுமதி மாடலிங் ஆகியவற்றின் இந்த மூலோபாய கலவையானது பயனரின் நோக்கங்களுடன் இன்னும் நெருக்கமாக மாதிரியின் வெளியீடுகளை சீரமைக்க உதவுகிறது, குறிப்பாக சிக்கலான, பல திருப்ப பகுத்தறிவு காட்சிகளில். சிறிய மாதிரிகளை வரலாற்று ரீதியாக கணிசமாக பெரிய அளவுரு அளவுகள் தேவைப்படும் நடைமுறை பயன்பாட்டு scenariosக்கு மாற்றுவதற்கான அதன் உறுதிப்பாட்டை NVIDIA இன் பயிற்சி அணுகுமுறை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. இது அதிநவீன AI ஐ மிகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் பல்வேறு சூழல்களில் பயன்படுத்தக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.
செயல்திறன் மதிப்பீடு மற்றும் தரப்படுத்தல்கள்
அதன் சிறிய அளவு இருந்தபோதிலும், நெமட்ரோன் நானோ 4B ஒரு திருப்பம் மற்றும் multi-turn பகுத்தறிவு பணிகள் இரண்டிலும் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறனை நிரூபிக்கிறது. NVIDIA ஆனது 8B அளவுரு வரம்பில் உள்ள ஒத்த திறந்த-எடை மாதிரிகளை விட அனுமான உள்ளீட்டில் 50% கணிசமான அதிகரிப்பை வழங்குகிறது என்று கூறுகிறது. இந்த அதிகரித்த செயல்திறன் வேகமான செயலாக்கம் மற்றும் வேகமான மறுமொழி நேரங்களுக்கு மொழிபெயர்க்கிறது, இது நிகழ் நேர பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. மேலும், மாதிரி 128,000 டோக்கன்கள் வரை ஒரு சூழல் சாளரத்தை ஆதரிக்கிறது, இது விரிவான ஆவணங்கள், நெஸ்டட் செயல்பாடு அழைப்புகள் அல்லது சிக்கலான multi-hop பகுத்தறிவு சங்கிலிகள் சம்பந்தப்பட்ட பணிகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது. இந்த நீட்டிக்கப்பட்ட சூழல் சாளரம் மாதிரிக்கு அதிகமான தகவல்களைத் தக்கவைத்து செயலாக்க அனுமதிக்கிறது, இதனால் மிகவும் துல்லியமான மற்றும் நுணுக்கமான முடிவுகள் கிடைக்கும்.
NVIDIA ஹக்கிங் ஃபேஸ் ஆவணத்தில் விரிவான தரப்படுத்தல் அட்டவணைகளை வழங்கவில்லை என்றாலும், கணிதம், குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் செயல்பாடு அழைப்பு துல்லியம் ஆகியவற்றை மதிப்பிடும் தரப்படுத்தல்களில் மாதிரி மற்ற திறந்த மாற்றுகளை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்று ஆரம்ப முடிவுகள் கூறுகின்றன. முக்கிய பகுதிகளில் இந்த சிறந்த செயல்திறன் டெவலப்பர்கள் பல்வேறு சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு ஒரு பல்துறை கருவியாக மாதிரியின் திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. அதன் உள்ளீட்டு நன்மை மிதமான சிக்கலான வேலைப்பளும்களுக்கான திறமையான அனுமான குழாய்த்திட்டங்களைத் தேடும் டெவலப்பர்களுக்கான சாத்தியமான இயல்புநிலை விருப்பமாக அதன் நிலையை மேலும் உறுதிப்படுத்துகிறது.
எட்ஜ்-ரெடி நிலைநிறுத்தல் திறன்கள்
நெமட்ரோன் நானோ 4B இன் ஒரு வரையறுக்கும் அம்சம் தடையற்ற எட்ஜ் நிலைநிறுத்தலில் அதன் முக்கியத்துவம் ஆகும். மாதிரி NVIDIA ஜெட்சன் தளங்கள் மற்றும் NVIDIA RTX GPU களில் திறமையான செயல்பாட்டை உறுதிப்படுத்த கடுமையான சோதனை மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு உட்பட்டுள்ளது. இந்த மேம்படுத்தல் குறைந்த சக்தி கொண்ட உட்பொதிக்கப்பட்ட சாதனங்களில் நிகழ்நேர பகுத்தறிவு திறன்களை செயல்படுத்துகிறது, ரோபாட்டிக்ஸ், தன்னாட்சி எட்ஜ் முகவர்கள் மற்றும் உள்ளூர் டெவலப்பர் பணிநிலையங்களில் பயன்பாடுகளுக்கான வழியைத் திறக்கிறது. எட்ஜ் சாதனங்களில் நேரடியாக சிக்கலான பகுத்தறிவு பணிகளைச் செய்வதற்கான திறன் கிளவுட் சேவையகங்களுடன் நிலையான தொடர்பு கொள்ள வேண்டிய தேவையை நீக்குகிறது, தாமதத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் பதிலளிக்கும் திறனை மேம்படுத்துகிறது.
தனியுரிமை மற்றும் பயன்பாட்டு கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றிற்கு முன்னுரிமை அளிக்கும் நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி குழுக்களுக்கு, கிளவுட் அனுமான API களை நம்பாமல், மேம்பட்ட பகுத்தறிவு மாதிரிகளை உள்நாட்டில் இயக்கும் திறன் குறிப்பிடத்தக்க செலவு சேமிப்பு மற்றும் மேம்பட்ட நெகிழ்வுத்தன்மை இரண்டையும் வழங்குகிறது. உள்ளூர் செயலாக்கம் தரவு மீறல்களின் அபாயத்தை குறைக்கிறது மற்றும் கடுமையான தனியுரிமை விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்கிறது. மேலும், இது மூன்றாம் தரப்பு சேவைகளை நம்பாமல் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப மாதிரியின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனை வடிவமைக்க நிறுவனங்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
உரிமம் மற்றும் அணுகல்தன்மை
இந்த மாதிரி NVIDIA திறந்த மாதிரி உரிமத்தின் கீழ் வெளியிடப்பட்டுள்ளது, இது பரந்த வணிக பயன்பாட்டு உரிமைகளை வழங்குகிறது. இது AI மாதிரிகளைப் பகிர்வதற்கும் கண்டுபிடிப்பதற்கும் ஒரு முக்கிய தளமான ஹக்கிங் ஃபேஸ் மூலம் எளிதாக அணுகக்கூடியது, huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1. சம்பந்தப்பட்ட அனைத்து மாதிரி எடைகள், உள்ளமைவு கோப்புகள் மற்றும் டோக்கனைசர் கலைப்பொருட்கள் திறந்த முறையில் கிடைக்கின்றன, இது AI சமூகத்திற்குள் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கிறது. உரிம அமைப்பு NVIDIA இன் திறந்த மாதிரிகளைச் சுற்றி வலுவான டெவலப்பர் சூழல்களை வளர்ப்பதற்கான மேலோட்டமான மூலோபாயத்துடன் ஒத்துப்போகிறது. டெவலப்பர்களுக்கு சக்திவாய்ந்த கருவிகள் மற்றும் வளங்களுக்கான அணுகலை வழங்குவதன் மூலம், NVIDIA புதுமைகளை துரிதப்படுத்தவும் பல்வேறு தொழில்களில் AI ஐ ஏற்றுக்கொள்வதை இயக்கவும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
ஆழமாக டைவிங்: நெமட்ரோன் நானோ 4B இன் நுணுக்கங்களை ஆராய்தல்
NVIDIA இன் லாமா நெமட்ரோன் நானோ 4B இன் திறன்களை உண்மையிலேயே பாராட்ட, அதை வேறுபடுத்திக் காட்டும் குறிப்பிட்ட தொழில்நுட்ப அம்சங்களை ஆராய்வது அவசியம். மாதிரி Architecture, பயிற்சி செயல்முறை மற்றும் அதன் எட்ஜ்-உகந்த வடிவமைப்பின் தாக்கங்கள் பற்றிய விரிவான ஆய்வு இதில் அடங்கும்.
Architectural நன்மைகள்: ஏன் டிகோடர்-மட்டும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் சிறந்து விளங்குகின்றன
டீகோடர்-மட்டும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் Architecture ஐ தேர்ந்தெடுப்பது தற்செயலானதல்ல. இந்த வடிவமைப்பு குறிப்பாக ஜெனரேட்டிவ் பணிகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது, அங்கு மாதிரி ஒரு வரிசையில் அடுத்த டோக்கனை கணிக்கும். பகுத்தறிவு சூழலில், இது கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பது, உரையை சுருக்குவது மற்றும் உரையாடலில் ஈடுபடுவது போன்ற பணிகளுக்கு ஏற்றதாக ஆக்குகிறது, இது ஒரு ஒருங்கிணைந்த மற்றும் தர்க்கரீதியான வாதங்களை உருவாக்கும் திறனுக்கு மொழிபெயர்க்கிறது.
டீகோடர்-மட்டும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்களுக்கு பல முக்கிய நன்மைகள் உள்ளன:
- திறமையான அனுமானம்: அவை உள்ளீட்டு வரிசையை ஒரு முறை மட்டுமே செயலாக்குவதன் மூலம் திறமையான அனுமானத்தை அனுமதிக்கின்றன, டோக்கன்களை ஒரு நேரத்தில் உருவாக்குகின்றன. குறைந்த பின்னடைவு மிக முக்கியத்துவம் வாய்ந்த நிகழ் நேர பயன்பாடுகளுக்கு இது முக்கியமானது.
- அளவிடுதல்: டிகோடர்-மட்டும் மாதிரிகளை ஒப்பீட்டளவில் எளிதாக அளவிட முடியும், இது அதிகரித்த திறனுடன் பெரிய மாதிரிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
- நெகிழ்வுத்தன்மை: அவை பரந்த அளவிலான பணிகளுக்காக நேர்த்தியாக ட்யூன் செய்யப்படலாம், இது அவற்றை மிகவும் பல்துறை ஆக்குகிறது.
Architecture இன் "அடர்த்தியான" அம்சம் கணக்கீட்டின் போது அனைத்து அளவுருக்களும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதைக் குறிக்கிறது. இது பெரும்பாலும் ஸ்பார்ஸ் மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடும்போது சிறந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது, குறிப்பாக மாதிரி அளவு குறைவாக இருக்கும்போது.
பயிற்சி ஆட்சி: மேற்பார்வையிடப்பட்ட நேர்த்தியான ட்யூனிங் மற்றும் வலுவூட்டல் கற்றல்
அடிப்படை Architecture ஐப் போலவே பிந்தைய பயிற்சி செயல்முறையும் மிக முக்கியமானது. நெமட்ரோன் நானோ 4B ஒரு கடுமையான பல-நிலை மேற்பார்வையிடப்பட்ட நேர்த்தியான ட்யூனிங் செயல்முறைக்கு உட்படுகிறது, இது பரந்த அளவிலான டொமைன்களை உள்ளடக்கிய கவனமாகத் தொகுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை மேம்படுத்துகிறது. இந்த தரவுத்தொகுப்புகளின் தேர்வு முக்கியமானது, ஏனெனில் இது புதிய பணிகளுக்கு பொதுமைப்படுத்துவதற்கான மாதிரியின் திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது.
- கணிதம்: மாதிரி கணித சிக்கல்கள் மற்றும் தீர்வுகள் அடங்கிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி செய்யப்படுகிறது, இது எண்கணிதம், இயற்கணிதம் மற்றும் நுண்கணிதம் ஆகியவற்றைச் செய்ய உதவுகிறது.
- குறியீடு: கோடிங் தரவுத்தொகுப்புகள் மாதிரிக்கு பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் கோடிங் பாணிகளை வெளிப்படுத்துகின்றன, இது குறியீடு துணுக்குகளை உருவாக்கவும், பிழைகளை சரிசெய்யவும், மென்பொருள் கருத்துகளை புரிந்து கொள்ளவும் அனுமதிக்கிறது.
- பகுத்தறிவு பணிகள்: இந்த தரவுத்தொகுப்புகள் தர்க்கரீதியான புதிர்களைத் தீர்க்கவும், வாதங்களை பகுப்பாய்வு செய்யவும், அனுமானங்களை வரையவும் மாதிரியை சவால் செய்கின்றன.
- செயல்பாடு அழைத்தல்: செயல்பாடு அழைப்பு தரவுத்தொகுப்புகள் வெளிப்புற API கள் மற்றும் கருவிகளுடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்வது என்பதை மாதிரிக்கு கற்பிக்கின்றன, இது உரை உருவாக்கத்திற்கு அப்பால் அதன் திறன்களை விரிவுபடுத்துகிறது.
ரிவார்ட்-அவேர் பிரெஃபரன்ஸ் ஆப்டிமைசேஷன் (RPO) பயன்பாடு பயிற்சி செயல்முறையின் ஒரு சுவாரஸ்யமான அம்சமாகும். இந்த வலுவூட்டல் கற்றல் நுட்பம் மனித பின்னூட்டத்திலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், பயனர் விருப்பங்களுக்கு இசைவாக வெளியீடுகளை உருவாக்கும் திறனை மேம்படுத்தவும் மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. கொடுக்கப்பட்ட வெளியீட்டின் தரத்தை கணிக்கும் ஒரு வெகுமதி மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் RPO செயல்படுகிறது. இந்த வெகுமதி மாதிரி மொழி மாதிரியின் பயிற்சியை வழிநடத்த பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது உயர்தரமாகக் கருதப்படும் வெளியீடுகளை உருவாக்க ஊக்குவிக்கிறது. அரட்டை அடிப்படையிலான மற்றும் அறிவுறுத்தல்-பின்பற்றல் சூழல்களில் மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கு இந்த நுட்பம் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, அங்கு பயனர் திருப்தி மிக முக்கியமானது.
எட்ஜ் நன்மை: நிஜ-உலக பயன்பாடுகளுக்கான தாக்கங்கள்
எட்ஜ் நிலைநிறுத்தத்தில் கவனம் செலுத்துவது நெமட்ரோன் நானோ 4B க்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க வேறுபடுத்தியாகும். எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் செயலாக்க சக்தியை தரவு மூலத்திற்கு நெருக்கமாகக் கொண்டுவருகிறது, இது நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதை செயல்படுத்துகிறது மற்றும் கிளவுட் உள்கட்டமைப்பைச் சார்ந்து இருப்பதைத் குறைக்கிறது. இது பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு ஆழமான தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது.
- ரோபாட்டிக்ஸ்: நெமட்ரோன் நானோ 4B உடன் பொருத்தப்பட்ட ரோபோக்கள் சென்சார் தரவை உள்நாட்டில் செயலாக்க முடியும், இது அவற்றின் சுற்றுச்சூழலில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு விரைவாக செயல்பட அனுமதிக்கிறது. வழிசெலுத்தல், பொருள் அங்கீகாரம் மற்றும் மனித-ரோபோ தொடர்பு போன்ற பணிகளுக்கு இது அவசியம்.
- தன்னாட்சி எட்ஜ் முகவர்கள்: இந்த முகவர்கள் கருவிகளை கண்காணித்தல், தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் செயல்முறைகளை கட்டுப்படுத்துதல் போன்ற பணிகளை விளிம்பில் தன்னிச்சையாக செய்ய முடியும்.
- உள்ளூர் டெவலப்பர் பணிநிலையம்: டெவலப்பர்கள் நிலையான இணைய இணைப்பு தேவையில்லாமல் AI பயன்பாடுகளை உள்நாட்டில் முன்மாதிரி மற்றும் சோதிக்க நெமட்ரோன் நானோ 4B ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது மேம்பாட்டு செயல்முறையை துரிதப்படுத்துகிறது மற்றும் செலவுகளை குறைக்கிறது.
இந்த மேம்பட்ட பகுத்தறிவு மாதிரிகளை உள்நாட்டில் இயக்குவது தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு தொடர்பான கவலைகளை நிவர்த்தி செய்கிறது. நிறுவனங்கள் முக்கியமான தரவை தளத்தில் செயலாக்க முடியும், அதை கிளவுட்டுக்கு அனுப்பாமல். மேலும், எட்ஜ் நிலைநிறுத்தல் பின்னடைவைக் குறைக்கலாம், நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்தலாம் மற்றும் அலைவரிசை செலவுகளை குறைக்கலாம்.
எதிர்கால திசைகள்: AI மாதிரிகளின் தொடர்ச்சியான பரிணாமம்
சிறிய மற்றும் திறமையான AI மாதிரிகளின் வளர்ச்சியில் நெமட்ரோன் நானோ 4B வெளியீடு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியை பிரதிபலிக்கிறது. எவ்வாறாயினும், AI இன் களம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, மேலும் எதிர்கால ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு கவனம் செலுத்த வாய்ப்புள்ள பல முக்கிய பகுதிகள் உள்ளன.
- மேலும் மாதிரி சுருக்கம்: செயல்திறனை தியாகம் செய்யாமல் AI மாதிரிகளை சுருக்குவதற்கான புதிய நுட்பங்களை ஆராய்ச்சியாளர்கள் தொடர்ந்து ஆய்வு செய்கின்றனர். இதில் குவாண்டிசேஷன், ப்ரூனிங் மற்றும் நாலெட்ஜ் டிஸ்டிலேஷன் போன்ற முறைகள் அடங்கும்.
- மேம்படுத்தப்பட்ட பயிற்சி நுட்பங்கள்: AI மாதிரிகளின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த புதிய பயிற்சி நுட்பங்கள் உருவாக்கப்படுகின்றன. இதில் சுய மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் மெட்டா-கற்றல் போன்ற முறைகள் அடங்கும்.
- மேம்படுத்தப்பட்ட எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் திறன்கள்: வன்பொருள் உற்பத்தியாளர்கள் அதிக சக்தி வாய்ந்த மற்றும் ஆற்றல் திறன் கொண்ட எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் சாதனங்களை உருவாக்குகிறார்கள், இது இன்னும் சிக்கலான AI மாதிரிகளை விளிம்பில் இயக்குவதை சாத்தியமாக்குகிறது.
- நன்னெறி பரிசீலனைகளில் அதிகரித்த கவனம்: AI மாதிரிகள் அதிக சக்தி வாய்ந்ததாக மாறும்போது, அவற்றின் பயன்பாட்டின் நன்னெறி தாக்கங்களை நிவர்த்தி செய்வது பெருகிய முறையில் முக்கியமானது. இதில் சார்பு, நேர்மை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை போன்ற சிக்கல்கள் அடங்கும்.
நெமட்ரோன் நானோ 4B போன்ற திறந்த மூல மாதிரிகளுக்கான NVIDIA இன் அர்ப்பணிப்பு AI சமூகத்திற்குள் புதுமை மற்றும் ஒத்துழைப்பை வளர்ப்பதற்கு முக்கியமானது. இந்த மாதிரிகளை இலவசமாகக் கிடைக்குமாறு செய்வதன் மூலம், NVIDIA டெவலப்பர்களுக்கு புதிய பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும் AI உடன் சாத்தியமானதின் எல்லைகளைத் தள்ளவும் அதிகாரம் அளிக்கிறது. AI இன் களம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால், இன்னும் சிறிய மற்றும் திறமையான மாதிரிகள் வெளிப்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம். இந்த மாதிரிகள் AI ஐ பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு கொண்டு வருவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும், இது ஒட்டுமொத்த சமுதாயத்திற்கும் பயனளிக்கும். மிகவும் அணுகக்கூடிய மற்றும் சக்திவாய்ந்த AI க்கான பயணம் நடந்து வருகிறது, மேலும் நெமட்ரோன் நானோ 4B ஒரு குறிப்பிடத்தக்க மைல்கல் ஆகும்.