NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: ఒక శక్తివంతమైన నమూనా

NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B అనేది ఒక వినూత్నమైన ఓపెన్-సోర్స్ రీజనింగ్ మోడల్. ఇది అనేక క్లిష్టమైన పనులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది. సంక్లిష్టమైన శాస్త్రీయ గణనలు, ప్రోగ్రామింగ్ సవాళ్లు, సింబాలిక్ మ్యాథమెటిక్స్, అధునాతన ఫంక్షన్ కాలింగ్ మరియు సూచనలను అనుసరించడం వంటి వాటిలో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఇది ఎడ్జ్ పరికరాల్లో కూడా పనిచేస్తుంది. కేవలం 4 బిలియన్ పారామీటర్లతో, NVIDIA యొక్క అంతర్గత బెంచ్‌మార్క్‌ల ప్రకారం, ఇది 8 బిలియన్ పారామీటర్ల వరకు గల ఇతర ఓపెన్ మోడళ్లను కూడా అధిగమిస్తుంది. ఇది 50% పనితీరును పెంచుతుంది.

ఈ మోడల్ పరిమిత వనరులు ఉన్న சூழலில் భాష ఆధారిత AI ఏజెంట్‌లను ఉపయోగించడానికి ఒక మూలస్తంభంగా ఉపయోగపడుతుంది. Llama Nemotron Nano 4B, సాంప్రదాయ క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలకు మించి, హైబ్రిడ్ రీజనింగ్ మరియు సూచనలను అనుసరించే పనులను నిర్వహించగల చిన్న మోడళ్ల అవసరాన్ని నేరుగా పరిష్కరిస్తుంది.

మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ విధానం

Nemotron Nano 4B Llama 3.1 ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా రూపొందించబడింది మరియు NVIDIA యొక్క మునుపటి “Minitron” మోడళ్లతో సాధారణ మూలాన్ని పంచుకుంటుంది. దీని ఆర్కిటెక్చర్ ఒక డెన్స్, డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ డిజైన్‌ను కలిగి ఉంది. ఈ మోడల్ రీజనింగ్-ఇంటెన్సివ్ వర్క్‌లోడ్‌లలో రాణించడానికి రూపొందించబడింది, అయితే పారామీటర్ల సంఖ్యను తగ్గించింది.

మోడల్ యొక్క పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రక్రియలో మ్యాథమెటిక్స్, కోడింగ్, రీజనింగ్ టాస్క్‌లు మరియు ఫంక్షన్ కాలింగ్‌తో సహా విస్తృత డొమైన్‌లను కవర్ చేసే జాగ్రత్తగా క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌లపై మల్టీ-స్టేజ్ సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఉంటుంది. సాంప్రదాయ పర్యవేక్షక అభ్యాసానికి అదనంగా, Nemotron Nano 4B రివార్డ్-అవేర్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (RPO) అనే సాంకేతికతను ఉపయోగించి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఆప్టిమైజేషన్‌కు గురవుతుంది. చాట్-బేస్డ్ మరియు సూచనలను అనుసరించే అనువర్తనాల్లో మోడల్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఈ ఆధునిక పద్ధతి రూపొందించబడింది.

సూచనల ట్యూనింగ్ మరియు రివార్డ్ మోడలింగ్ యొక్క వ్యూహాత్మక కలయిక మోడల్ అవుట్‌పుట్‌లను వినియోగదారు ఉద్దేశాలతో మరింత దగ్గరగా సమలేఖనం చేయడానికి సహాయపడుతుంది. ముఖ్యంగా సంక్లిష్టమైన, మల్టీ-టర్న్ రీజనింగ్ దృశ్యాలలో ఇది ఉపయోగపడుతుంది. NVIDIA యొక్క శిక్షణా విధానం చిన్న మోడళ్లను ఆచరణాత్మక వినియోగ దృశ్యాలకు అనుగుణంగా మార్చడానికి దాని నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతుంది. ఇది మరింత అధునాతనమైన AIని విభిన్న వాతావరణాలలో మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుంది.

పనితీరు మూల్యాంకనం మరియు బెంచ్‌మార్క్‌లు

Nemotron Nano 4B దాని చిన్న పరిమాణం ఉన్నప్పటికీ, సింగిల్-టర్న్ మరియు మల్టీ-టర్న్ రీజనింగ్ టాస్క్‌లలో గొప్ప పనితీరును కనబరుస్తుంది. NVIDIA దాని యొక్క సమానమైన ఓపెన్-వెయిట్ మోడళ్ల కంటే 50% అధిక అవుట్‌పుట్‌ను అందిస్తుందని నివేదించింది. ఈ పెరిగిన సామర్థ్యం వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ మరియు త్వరిత ప్రతిస్పందన సమయాలకు దారితీస్తుంది, ఇది నిజ-సమయ అనువర్తనాలకు కీలకం. ఇంకా, ఈ మోడల్ 128,000 టోకెన్‌ల వరకు కాంటెక్స్ట్ విండోకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది విస్తృతమైన డాక్యుమెంట్‌లు, నెస్ట్డ్ ఫంక్షన్ కాల్‌లు లేదా సంక్లిష్టమైన మల్టీ-హాప్ రీజనింగ్ చైన్‌లకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఈ విస్తరించిన కాంటెక్స్ట్ విండో మోడల్‌ను మరింత సమాచారాన్ని నిలుపుకోవడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.

Hugging Face డాక్యుమెంటేషన్‌లో NVIDIA సమగ్రమైన బెంచ్‌మార్క్ పట్టికలను అందించనప్పటికీ, గణితం, కోడ్ జనరేషన్ మరియు ఫంక్షన్ కాలింగ్ ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేసే బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఈ మోడల్ ఇతర ఓపెన్ ప్రత్యామ్నాయాలను అధిగమిస్తుందని ప్రాథమిక ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. ప్రధాన రంగాలలో ఈ ఉన్నతమైన పనితీరు అనేక రకాల సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించే డెవలపర్‌లకు ఒక బహుముఖ సాధనంగా మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

ఎడ్జ్-రెడీ డిప్లాయ్‌మెంట్ సామర్థ్యాలు

Nemotron Nano 4B యొక్క ముఖ్య లక్షణం ఏమిటంటే ఇది ఎడ్జ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌పై దృష్టి పెడుతుంది. NVIDIA జెట్‌సన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మరియు NVIDIA RTX GPUలలో సమర్థవంతమైన ఆపరేషన్‌ను నిర్ధారించడానికి ఈ మోడల్‌ను పరీక్షించి, ఆప్టిమైజ్ చేశారు. ఈ ఆప్టిమైజేషన్ తక్కువ-శక్తితో కూడిన ఎంబెడెడ్ పరికరాల్లో నిజ-సమయ రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను అనుమతిస్తుంది, రోబోటిక్స్, స్వయంప్రతిపత్త ఎడ్జ్ ఏజెంట్‌లు మరియు స్థానిక డెవలపర్ వర్క్‌స్టేషన్‌లలో అనువర్తనాలకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది. ఎడ్జ్ పరికరాల్లో నేరుగా సంక్లిష్ట రీజనింగ్ టాస్క్‌లను నిర్వహించగల సామర్థ్యం క్లౌడ్ సర్వర్‌లతో నిరంతర కమ్యూనికేషన్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, లేటెన్సీని తగ్గిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.

క్లౌడ్ ఇన్ఫెరెన్స్ APIలపై ఆధారపడకుండా, స్థానికంగా అధునాతన రీజనింగ్ మోడళ్లను అమలు చేయగల సామర్థ్యం గోప్యత మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ నియంత్రణకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే సంస్థలు మరియు పరిశోధనా బృందాలకు గణనీయమైన వ్యయ పొదుపులు మరియు మెరుగైన సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. స్థానిక ప్రాసెసింగ్ డేటా ఉల్లంఘనల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు కఠినమైన గోప్యతా నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. అంతేకాకుండా, ఇది మూడవ-పార్టీ సేవలపై ఆధారపడకుండా సంస్థలు వారి నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా మోడల్ యొక్క ప్రవర్తన మరియు పనితీరును రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

లైసెన్సింగ్ మరియు అందుబాటు

ఈ మోడల్ NVIDIA ఓపెన్ మోడల్ లైసెన్స్ క్రింద విడుదల చేయబడింది, ఇది విస్తృత వాణిజ్య వినియోగ హక్కులను మంజూరు చేస్తుంది. ఇది Hugging Face ద్వారా అందుబాటులో ఉంది. అన్ని సంబంధిత మోడల్ వెయిట్స్, కాన్ఫిగరేషన్ ఫైల్‌లు మరియు టోకనైజర్ కళాఖండాలు బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి, ఇది AI సంఘంలో పారదర్శకత మరియు సహకారాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది. ఈ లైసెన్సింగ్ నిర్మాణం NVIDIA యొక్క ఓపెన్ మోడళ్ల చుట్టూ బలమైన డెవలపర్ ఎకోసిస్టమ్‌లను పెంపొందించే వ్యూహంతో స్థిరంగా ఉంటుంది. డెవలపర్‌లకు శక్తివంతమైన సాధనాలు మరియు వనరులకు ప్రాప్యతను అందించడం ద్వారా, NVIDIA ఆవిష్కరణలను వేగవంతం చేయడానికి మరియు వివిధ పరిశ్రమలలో AI యొక్క స్వీకరణను ప్రోత్సహించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

మరింత లోతుగా: Nemotron Nano 4B యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అన్వేషించడం

NVIDIA యొక్క Llama Nemotron Nano 4B సామర్థ్యాలను నిజంగా అభినందించడానికి, దానిని ప్రత్యేకంగా నిలిపే నిర్దిష్ట సాంకేతిక అంశాలను పరిశోధించడం చాలా అవసరం. మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్, శిక్షణా ప్రక్రియ మరియు దాని ఎడ్జ్-ఆప్టిమైజ్డ్ డిజైన్ యొక్క చిక్కులతో సహా ఇది మరింత వివరంగా పరిశీలిస్తుంది.

నిర్మాణపరమైన ప్రయోజనాలు: డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లు ఎందుకు రాణిస్తాయి

డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఎన్నుకోవడం యాదృచ్ఛికం కాదు. ఈ డిజైన్ ఉత్పత్తి పనులకు ప్రత్యేకంగా సరిపోతుంది, ఇక్కడ మోడల్ ఒక క్రమంలో తదుపరి టోకెన్‌ను అంచనా వేస్తుంది. రీజనింగ్ సందర్భంలో, ఇది ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం, వచనాన్ని సంగ్రహించడం మరియు సంభాషణలో పాల్గొనడం వంటి పనులకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.

డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లకు అనేక ముఖ్య ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి:

• సమర్థవంతమైన ఇన్ఫెరెన్స్: ఇవి ఒక్కసారి మాత్రమే ఇన్‌పుట్ సీక్వెన్స్‌ను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా సమర్థవంతమైన ఇన్ఫెరెన్స్‌ను అనుమతిస్తాయి, ఒక్కొక్కటిగా టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. తక్కువ లేటెన్సీ చాలా ముఖ్యమైన నిజ-సమయ అనువర్తనాలకు ఇది చాలా కీలకం.
• స్కేలబిలిటీ: డీకోడర్-మాత్రమే మోడళ్లను సాపేక్షంగా సులభంగా స్కేల్ చేయవచ్చు, ఇది పెరిగిన సామర్థ్యంతో పెద్ద మోడళ్లను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.
• సౌలభ్యం: వాటిని అనేక రకాల పనుల కోసం చక్కగా ట్యూన్ చేయవచ్చు, ఇది వాటిని అత్యంత బహుముఖంగా చేస్తుంది.

ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క “డెన్స్” అంశం గణన సమయంలో అన్ని పారామీటర్లు ఉపయోగించబడతాయని సూచిస్తుంది. ఇది తరచుగా స్పార్స్ మోడళ్ల కంటే మెరుగైన పనితీరుకు దారితీస్తుంది, ముఖ్యంగా మోడల్ పరిమాణం పరిమితం అయినప్పుడు.

శిక్షణా నియమావళి: సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్

అంతర్లీన నిర్మాణం వలె పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ప్రక్రియ కూడా చాలా కీలకం. Nemotron Nano 4B ఒక కఠినమైన మల్టీ-స్టేజ్ సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియకు గురవుతుంది. ఇందుకోసం విస్తృత శ్రేణి డొమైన్‌లను కవర్ చేసే జాగ్రత్తగా క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్‌లను ఉపయోగిస్తారు. ఈ డేటాసెట్‌ల ఎంపిక చాలా కీలకం, ఎందుకంటే ఇది కొత్త పనులకు సాధారణీకరించడానికి మోడల్ సామర్థ్యాన్ని నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది.

• గణితం: ఈ మోడల్‌ను గణిత సమస్యలు మరియు పరిష్కారాలను కలిగి ఉన్న డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ ఇస్తారు, ఇది అంకగణితం, బీజగణితం మరియు కలన గణితాన్ని నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• కోడింగ్: వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలు మరియు కోడింగ్ శైలులకు ఈ మోడల్ బహిర్గతం అవుతుంది, దీని ద్వారా కోడ్ స్నిప్పెట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి, దోషాలను డీబగ్ చేయడానికి మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ భావనలను అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
• రీజనింగ్ టాస్క్‌లు: ఈ డేటాసెట్‌లు మోడల్‌ను తార్కిక పజిల్‌లను పరిష్కరించడానికి, వాదనలను విశ్లేషించడానికి మరియు అనుమితులను గీయడానికి సవాలు చేస్తాయి.
• ఫంక్షన్ కాలింగ్: ఈ డేటాసెట్‌లు బాహ్య APIలు మరియు సాధనాలతో ఎలా సంభాషించాలో మోడల్‌కు నేర్పుతాయి.

రివార్డ్-అవేర్ ప్రిఫరెన్స్ ఆప్టిమైజేషన్ (RPO) ను ఉపయోగించడం శిక్షణా ప్రక్రియలో ప్రత్యేకంగా ఆసక్తికరమైన అంశం. ఈ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ మోడల్‌ను వినియోగదారు అభిప్రాయం నుండి నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. తద్వారా వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలకు అనుగుణంగా అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేసే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. RPO అనేది ఒక నిర్దిష్ట అవుట్‌పుట్ యొక్క నాణ్యతను అంచనా వేసే రివార్డ్ మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా పనిచేస్తుంది. ఈ రివార్డ్ మోడల్‌ను భాషా నమూనా శిక్షణకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఈ పద్ధతి చాట్ మరియు సూచనలను అనుసరించే పరిసరాలలో మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ వినియోగదారు సంతృప్తి చాలా ముఖ్యం.

ఎడ్జ్ అడ్వాంటేజ్: నిజ-ప్రపంచ అనువర్తనాల కోసం చిక్కులు

Nemotron Nano 4B యొక్క ముఖ్యమైన విభేదక కారకం ఏమిటంటే ఇది ఎడ్జ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌పై దృష్టి పెట్టడం. ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ ప్రాసెసింగ్ శక్తిని డేటా మూలానికి దగ్గరగా తీసుకువస్తుంది. ఇది నిజ-సమయ నిర్ణయం తీసుకోవడానికి మరియు క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది అనేక రకాల అనువర్తనాలకు గొప్ప చిక్కులను కలిగి ఉంది.

• రోబోటిక్స్: Nemotron Nano 4Bతో కూడిన రోబోట్లు సెన్సార్ డేటాను స్థానికంగా ప్రాసెస్ చేయగలవు. దీని ద్వారా అవి తమ పరిసరాల్లోని మార్పులకు త్వరగా స్పందించడానికి అనుమతిస్తాయి. నావిగేషన్, ఆబ్జెక్ట్ గుర్తింపు మరియు మానవ-రోబోట్ పరస్పర చర్య వంటి పనులకు ఇది చాలా అవసరం.
• స్వయంప్రతిపత్త ఎడ్జ్ ఏజెంట్‌లు: ఈ ఏజెంట్‌లు పరికరాలను పర్యవేక్షించడం, డేటాను విశ్లేషించడం మరియు ప్రక్రియలను నియంత్రించడం వంటి పనులను ఎడ్జ్‌లో స్వయంప్రతిపత్తితో చేయగలవు.
• స్థానిక డెవలపర్ వర్క్‌స్టేషన్‌లు: డెవలపర్‌లు స్థిరమైన ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ అవసరం లేకుండా AI అప్లికేషన్‌లను నమూనా చేయడానికి మరియు పరీక్షించడానికి Nemotron Nano 4B ను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది అభివృద్ధి ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తుంది మరియు ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.

ఈ అధునాతన రీజనింగ్ మోడళ్లను స్థానికంగా అమలు చేయగల సామర్థ్యం డేటా గోప్యత మరియు భద్రత గురించి ఆందోళనలను పరిష్కరిస్తుంది. సంస్థలు క్లౌడ్‌కు పంపకుండా సున్నితమైన డేటాను ఆన్-సైట్‌లో ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఇంకా, ఎడ్జ్ డిప్లాయ్‌మెంట్ లేటెన్సీని తగ్గించగలదు, విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచగలదు మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్ ఖర్చులను తగ్గించగలదు.

భవిష్యత్తు దిశలు: AI మోడళ్ల యొక్క కొనసాగుతున్న పరిణామం

Nemotron Nano 4B యొక్క విడుదల చిన్న మరియు సమర్థవంతమైన AI మోడళ్ల అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు. అయినప్పటికీ, AI రంగం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు భవిష్యత్తు పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి దృష్టి సారించే అనేక ముఖ్యమైన రంగాలు ఉన్నాయి.

• మరింత మోడల్ కుదింపు: పనితీరును త్యాగం చేయకుండా AI మోడళ్లను కుదించడానికి పరిశోధకులు కొత్త పద్ధతులను నిరంతరం అన్వేషిస్తున్నారు. ఇందులో క్వాంటిటైజేషన్, ప్రూనింగ్ మరియు నాలెడ్జ్ డిస్టిలేషన్ వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
• మెరుగైన శిక్షణా పద్ధతులు: AI మోడళ్ల యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి కొత్త శిక్షణా పద్ధతులను అభివృద్ధి చేస్తున్నారు. ఇందులో సెల్ఫ్-సూపర్వైజ్డ్ లెర్నింగ్ మరియు మెటా-లెర్నింగ్ వంటి పద్ధతులు ఉన్నాయి.
• మెరుగైన ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాలు: హార్డ్‌వేర్ తయారీదారులు మరింత శక్తివంతమైన మరియు శక్తితో కూడిన ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ పరికరాలను అభివృద్ధి చేస్తున్నారు. ఇది ఎడ్జ్‌లో మరింత సంక్లిష్టమైన AI మోడళ్లను అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• నైతిక పరిశీలనలపై పెరిగిన దృష్టి: AI మోడళ్లు మరింత శక్తివంతమైనవిగా మారడంతో వాటి ఉపయోగం యొక్క నైతిక చిక్కులను పరిష్కరించడం చాలా ముఖ్యం. ఇందులో పక్షపాతం, న్యాయం మరియు పారదర్శకత వంటి సమస్యలు ఉన్నాయి.

Nemotron Nano 4B వంటి ఓపెన్-సోర్స్ మోడళ్లకు NVIDIA యొక్క నిబద్ధత AI సంఘంలో ఆవిష్కరణ మరియు సహకారాన్ని పెంపొందించడానికి చాలా కీలకం. ఈ మోడళ్లను ఉచితంగా అందుబాటులో ఉంచడం ద్వారా NVIDIA డెవలపర్‌లకు కొత్త అప్లికేషన్‌లను నిర్మించడానికి మరియు AI తో సాధ్యమయ్యే సరిహద్దులను పెంచడానికి అధికారం ఇస్తుంది. AI రంగం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున మేము మరింత చిన్న మరియు సమర్థవంతమైన మోడల్‌లను చూసే అవకాశం ఉంది. ఈ మోడళ్లు విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు AIని తీసుకురావడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. మరింత అందుబాటులో ఉండే మరియు శక్తివంతమైన AI వైపు ప్రయాణం కొనసాగుతోంది మరియు Nemotron Nano 4B ఒక ముఖ్యమైన మైలురాయి.