NVIDIA ఆవిష్కరణలు: లామా నెమోట్రాన్, ప్యారకీట్!

NVIDIA యొక్క తాజా ఆవిష్కరణలు: లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ – జోయి కాన్వేతో ప్రత్యేక ఇంటర్వ్యూ

ఒక వెల్లడించే సంభాషణలో, NVIDIA నుండి జోయి కాన్వే ఓపెన్-సోర్స్ పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మరియు ఆటోమేటిక్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ (ASR)లో కంపెనీ యొక్క తాజా పురోగతుల గురించి లోతైన అవగాహనను అందిస్తుంది. చర్చ లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ చుట్టూ కేంద్రీకృతమై ఉంది, ఇవి AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క సరిహద్దులను ముందుకు నెట్టడానికి NVIDIA యొక్క నిబద్ధతను ప్రదర్శించే రెండు అద్భుతమైన ప్రాజెక్ట్‌లు.

NVIDIA యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ వ్యూహం

NVIDIA ఓపెన్-సోర్స్ AI రంగంలో వేగంగా ఒక ముఖ్యమైన శక్తిగా అవతరిస్తోంది. లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ TDT వంటి అధునాతన నమూనాల విడుదల AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ప్రజాస్వామ్యీకరించడానికి మరియు సమాజంలో ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి ఒక వ్యూహాత్మక చర్యను ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ అత్యాధునిక సాధనాలను అందుబాటులో ఉంచడం ద్వారా, NVIDIA వివిధ పరిశ్రమలలో AI పరిష్కారాల పరిశోధన, అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను వేగవంతం చేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా: సామర్థ్యాన్ని మరియు పనితీరును పునర్నిర్వచించడం

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా, 253 బిలియన్ పారామీటర్ మోడల్, NVIDIA యొక్క ఇంజనీరింగ్ నైపుణ్యానికి నిదర్శనం. లామా 405B మరియు డీప్‌సీక్ R1 వంటి రెండింతల పరిమాణంలోని మోడల్‌లకు సమానమైన పనితీరును అందించే సామర్థ్యం దీనిని ప్రత్యేకంగా నిలుపుతుంది. ఈ అద్భుతమైన విజయం దీనిని ఒకే 8x H100 నోడ్‌లో విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారులకు అందుబాటులో ఉంటుంది.

సీక్రెట్ సాస్: FFN ఫ్యూజన్

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా యొక్క ఆకట్టుకునే సామర్థ్యం ఎక్కువగా FFN (ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ నెట్‌వర్క్) ఫ్యూజన్ అనే వినూత్న సాంకేతికతకు కారణమని చెప్పవచ్చు. NVIDIA యొక్క పజిల్ న్యూరల్ ఆర్కిటెక్చర్ సెర్చ్ ద్వారా కనుగొనబడిన ఈ ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహం అనవసరమైన శ్రద్ధ పొరలను తగ్గించడం ద్వారా మోడల్ యొక్క నిర్మాణాన్ని క్రమబద్ధీకరిస్తుంది.

FFN పొరలను క్రమంలో సమలేఖనం చేయడం ద్వారా, ఈ సాంకేతికత GPUలపై ఎక్కువ సమాంతర గణనకు వీలు కల్పిస్తుంది. మిగిలిన పొరలను విలీనం చేయడం లేదా కలపడం సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది, ముఖ్యంగా Meta యొక్క లామా 3.1 - 405B ఆధారంగా పెద్ద నమూనాల కోసం. FFN ఫ్యూజన్ యొక్క ప్రయోజనాలు రెండు రెట్లు: ఇది థ్రూపుట్‌ను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది, 3 నుండి 5x వరకు వేగాన్ని సాధిస్తుంది మరియు మోడల్ యొక్క మెమరీ అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. తగ్గిన పరిమాణం పెద్ద KV కాష్‌ను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది పెద్ద సందర్భ పొడవులను నిర్వహించడానికి మోడల్‌ను అనుమతిస్తుంది.

డిమాండ్‌పై రీజనింగ్: గేమ్-ఛేంజింగ్ ఫీచర్

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా యొక్క అత్యంత ప్రత్యేకమైన మరియు విలువైన లక్షణాలలో ఒకటి దాని "రీజనింగ్ ఆన్/ఆఫ్" సామర్థ్యం. ఇది మోడల్ యొక్క తార్కిక ప్రక్రియపై अभూతపూర్వమైన నియంత్రణను అనుమతిస్తుంది, ఉత్పత్తి విస్తరణలు మరియు వ్యయ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.

సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ ద్వారా తార్కికాన్ని ఆన్ మరియు ఆఫ్ చేయడానికి గల సామర్థ్యం ఖచ్చితత్వాన్ని లేటెన్సీ మరియు వ్యయంతో సమతుల్యం చేయడానికి సంస్థలకు సౌలభ్యాన్ని ఇస్తుంది. తార్కికం, సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కీలకమైనది అయినప్పటికీ, ఎక్కువ టోకెన్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, దీని వలన ఎక్కువ జాప్యం మరియు వ్యయం అవుతుంది. స్పష్టమైన నియంత్రణను అందించడం ద్వారా, NVIDIA తార్కికాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో గురించి సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునేందుకు వినియోగదారులకు అధికారం ఇస్తుంది, తద్వారా పనితీరు మరియు వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.

ఈ లక్షణాన్ని అమలు చేయడానికి, NVIDIA పర్యవేక్షిత ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశలో ఎప్పుడు తార్కికం ఉపయోగించాలో మరియు ఎప్పుడు కాదో అనే దాని గురించి మోడల్‌కు స్పష్టంగా నేర్పింది. ఇది రెండు వేర్వేరు సమాధానాలతో ఒకే ప్రశ్నను అందించడం ద్వారా జరిగింది: ఒకటి వివరణాత్మక తార్కికంతో మరియు మరొకటి లేకుండా, తప్పనిసరిగా ఈ నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం డేటాసెట్‌ను రెట్టింపు చేస్తుంది. ఫలితం ఒకే మోడల్, ఇక్కడ వినియోగదారులు ప్రాంప్ట్‌లో "వివరణాత్మక ఆలోచనను ఉపయోగించండి" లేదా "వివరణాత్మక ఆలోచనను ఉపయోగించవద్దు" అని చేర్చడం ద్వారా తార్కిక ప్రక్రియను నియంత్రించవచ్చు.

ప్యారకీట్ TDTతో ప్రసంగ గుర్తింపులో విప్లవాత్మక మార్పులు

ప్యారకీట్ TDT, NVIDIA యొక్క అత్యాధునిక ASR మోడల్, ప్రసంగ గుర్తింపులో వేగం మరియు ఖచ్చితత్వం కోసం ప్రమాణాలను పునర్నిర్వచించింది. ఇది కేవలం ఒక సెకనులో ఒక గంట ఆడియోను 6% పద దోష రేటుతో లిఖించగలదు - ఇతర ఓపెన్-సోర్స్ ప్రత్యామ్నాయాల కంటే 50 రెట్లు వేగంగా.

ఆర్కిటెక్చరల్ ఇన్నోవేషన్స్: ప్యారకీట్ పనితీరు యొక్క "ఎలా"

ప్యారకీట్ TDT యొక్క ఆకట్టుకునే పనితీరు నిర్మాణ ఎంపికలు మరియు నిర్దిష్ట ఆప్టిమైజేషన్‌ల కలయిక ఫలితంగా ఉంది. ఇది ఫాస్ట్ కన్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారంగా రూపొందించబడింది, దీనిని డెప్త్-వైజ్ సెపరబుల్ కన్వల్యూషనల్ డౌన్‌సాంప్లింగ్ మరియు లిమిటెడ్ కాంటెక్స్ట్ అటెన్షన్ వంటి సాంకేతికతలతో మెరుగుపరచబడింది.

ఇన్‌పుట్ దశలో డెప్త్-వైజ్ సెపరబుల్ కన్వల్యూషన్ డౌన్‌సాంప్లింగ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం గణనాత్మక వ్యయం మరియు మెమరీ అవసరాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. పరిమిత సందర్భ శ్రద్ధ, ఆడియో యొక్క చిన్న, అతివ్యాప్తి చెందుతున్న ముక్కలపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా, ప్రాసెసింగ్‌లో వేగాన్ని సాధిస్తూనే ఖచ్చితత్వాన్ని కొనసాగిస్తుంది. ఎన్‌కోడర్ వైపు, స్లైడింగ్ విండో అటెన్షన్ టెక్నిక్ మోడల్‌ను పొడవైన ఆడియో ఫైల్‌లను చిన్న విభాగాలుగా విభజించకుండా ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది లాంగ్-ఫార్మ్ ఆడియోను నిర్వహించడానికి కీలకం.

టోకెన్ డ్యూరేషన్ ట్రాన్స్‌డ్యూసర్ (TDT): వేగానికి కీలకం

కన్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌తో పాటు, ప్యారకీట్ TDT టోకెన్ మరియు డ్యూరేషన్ ట్రాన్స్‌డ్యూసర్ (TDT)ని కలిగి ఉంది. సాంప్రదాయ పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (RNN) ట్రాన్స్‌డ్యూసర్ సాంకేతికత ఆడియో ఫ్రేమ్‌ను ఫ్రేమ్‌గా ప్రాసెస్ చేస్తుంది. TDT మోడల్‌ను టోకెన్‌లను మరియు ఆ టోకెన్‌ల యొక్క ఆశించిన వ్యవధిని అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది అనవసరమైన ఫ్రేమ్‌లను దాటవేయడానికి మరియు ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ ప్రక్రియను గణనీయంగా వేగవంతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ TDT ఆవిష్కరణ ఒక్కటే 1.5 నుండి 2x వరకు వేగాన్ని పెంచడానికి దోహదం చేస్తుంది. అదనంగా, బ్యాచ్ ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో విభిన్న నమూనాల కోసం టోకెన్‌ల స్వతంత్ర పురోగతికి లేబుల్ లూపింగ్ అల్గారిథమ్ అనుమతిస్తుంది, ఇది డీకోడింగ్ ప్రక్రియను మరింత వేగవంతం చేస్తుంది. డీకోడర్ వైపు గణనలో కొంత భాగాన్ని CUDA గ్రాఫ్‌లలోకి తరలించడం మరో 3x వేగాన్ని అందిస్తుంది. ఈ ఆవిష్కరణలు ప్యారకీట్ TDTని కనెక్షనిస్ట్ టెంపోరల్ క్లాసిఫికేషన్ (CTC) డీకోడర్‌లతో పోల్చదగిన వేగాన్ని సాధించడానికి అనుమతిస్తాయి, ఇవి వాటి వేగానికి ప్రసిద్ధి చెందాయి, అయితే అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని కొనసాగిస్తాయి.

బహిరంగ డేటాతో AIని ప్రజాస్వామ్యం చేయడం

ఓపెన్-సోర్స్ కమ్యూనిటీకి NVIDIA యొక్క నిబద్ధత భాష మరియు ప్రసంగం రెండింటికీ భారీ, అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్‌లను పంచుకోవడానికి మోడల్ విడుదలకు మించి విస్తరించింది. కంపెనీ యొక్క డేటా క్యూరేషన్ విధానం పారదర్శకత మరియు బహిరంగతకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది, దాని డేటా, సాంకేతికతలు మరియు టూలింగ్‌ల గురించి వీలైనంత ఎక్కువ పంచుకోవాలనే లక్ష్యంతో సంఘం వాటిని అర్థం చేసుకోవచ్చు మరియు ఉపయోగించవచ్చు.

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా కోసం డేటా క్యూరేషన్

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా కోసం డేటా క్యూరేషన్ యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం గణితం మరియు కోడింగ్ వంటి తార్కిక పనులు, అలాగే టూల్ కాలింగ్, సూచనలను అనుసరించడం మరియు చాట్ వంటి తార్కికం లేని పనులతో సహా అనేక ముఖ్య రంగాలలో ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం.

ఈ ప్రాంతాలలో పనితీరును మెరుగుపరచడానికి నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లను క్యూరేట్ చేయడంలో వ్యూహం ఉంది. పర్యవేక్షిత ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియలో, NVIDIA "రీజనింగ్ ఆన్" మరియు "రీజనింగ్ ఆఫ్" దృష్టాంతాల మధ్య భేదం చూపింది. నిర్దిష్ట డొమైన్‌లలోని "నిపుణులు"గా సంఘం నుండి అధిక-నాణ్యత నమూనాలు ఉపయోగించబడ్డాయి. ఉదాహరణకు, డీప్‌సీక్ R-1 తార్కిక-తీవ్రమైన గణితం మరియు కోడింగ్ పనుల కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది, అయితే లామా మరియు క్వెన్ వంటి నమూనాలు ప్రాథమిక గణితం, కోడింగ్, చాట్ మరియు టూల్ కాలింగ్ వంటి తార్కికం లేని పనుల కోసం ఉపయోగించబడ్డాయి. ఈ క్యూరేటెడ్ డేటాసెట్, దాదాపు 30 మిలియన్ల ప్రశ్న-సమాధాన జతలను కలిగి ఉంది, హగ్గింగ్ ఫేస్‌లో బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉంచబడింది.

డేటా నాణ్యతను నిర్ధారించడం: బహుళ-స్థాయి విధానం

డేటాలో గణనీయమైన భాగం ఇతర మోడళ్లను ఉపయోగించి రూపొందించబడినందున, NVIDIA కఠినమైన బహుళ-స్థాయి నాణ్యత హామీ ప్రక్రియను అమలు చేసింది. ఇది కలిగి ఉంది:

• ప్రతి నిపుణుల మోడల్‌ను ఉపయోగించి ఒకే ప్రాంప్ట్‌కు బహుళ అభ్యర్థి ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడం.
• ఖచ్చితత్వం, పొందిక మరియు ప్రాంప్ట్‌కు కట్టుబడి ఉండటం ఆధారంగా ఈ అభ్యర్థులను మూల్యాంకనం చేయడానికి వేరే "విమర్శకుడు" నమూనాల సమితిని ఉపయోగించడం.
• ఉత్పత్తి చేయబడిన ప్రతి ప్రశ్న-సమాధాన జత విమర్శకుడు మోడల్ యొక్క మూల్యాంకనం ఆధారంగా నాణ్యత స్కోర్‌ను అందుకునే స్కోరింగ్ మెకానిజమ్‌ను అమలు చేయడం, ఆమోదం కోసం అధిక థ్రెషోల్డ్‌ను సెట్ చేయడం.
• ఏదైనా క్రమబద్ధమైన లోపాలు, పక్షపాతాలు లేదా భ్రమల సందర్భాలను గుర్తించడానికి డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు ఇంజనీర్లు ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా యొక్క నమూనాలను మానవీయంగా తనిఖీ చేయడంతో వివిధ దశలలో మానవ సమీక్షను ఏకీకృతం చేయడం.
• ప్రతి డొమైన్‌లో విస్తృత శ్రేణి ఉదాహరణలను నిర్ధారించడానికి ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా యొక్క వైవిధ్యంపై దృష్టి పెట్టడం.
• ఈ క్యూరేటెడ్ డేటాపై లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రాను శిక్షణ పొందిన తర్వాత బెంచ్‌మార్క్ డేటాసెట్‌లకు వ్యతిరేకంగా మరియు నిజ-ప్రపంచ వినియోగ సందర్భాలలో విస్తృతమైన మూల్యాంకనలు నిర్వహించడం.

ప్యారకీట్ TDT కోసం స్పీచ్ డేటాసెట్‌ను బహిరంగంగా అందించడం

NVIDIA ఒక ముఖ్యమైన ప్రసంగ డేటాసెట్‌ను బహిరంగంగా అందించడానికి యోచిస్తోంది, దాదాపు 100,000 గంటలు, వాస్తవ-ప్రపంచ వైవిధ్యాన్ని ప్రతిబింబించేలా జాగ్రత్తగా క్యూరేట్ చేయబడింది. ఈ డేటాసెట్‌లో ధ్వని స్థాయిలు, సిగ్నల్-టు-నాయిస్ నిష్పత్తులు, నేపథ్య శబ్ద రకాలు మరియు కాల్ సెంటర్లకు సంబంధించిన టెలిఫోన్ ఆడియో ఫార్మాట్‌లలో వైవిధ్యాలు ఉంటాయి. విస్తృత శ్రేణి వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో నమూనాలు బాగా పనిచేసేలా చేయడానికి సంఘానికి అధిక-నాణ్యత, విభిన్న డేటాను అందించడమే లక్ష్యం.

భవిష్యత్తు దిశలు: చిన్న మోడళ్లు, బహుభాషా మద్దతు మరియు రియల్-టైమ్ స్ట్రీమింగ్

NVIDIA యొక్క భవిష్యత్తు దృష్టిలో బహుభాషా మద్దతులో మరింత పురోగతి, మరింత చిన్న ఎడ్జ్-ఆప్టిమైజ్డ్ మోడళ్లు మరియు ప్రసంగ గుర్తింపు కోసం రియల్-టైమ్ స్ట్రీమింగ్‌లో మెరుగుదలలు ఉన్నాయి.

బహుభాషా సామర్థ్యాలు

పెద్ద సంస్థలకు బహుళ భాషలకు మద్దతు ఇవ్వడం చాలా కీలకం. NVIDIA కొన్ని కీలక భాషలపై దృష్టి పెట్టాలని మరియు వాటిలో తార్కికం, టూల్ కాలింగ్ మరియు చాట్ కోసం ప్రపంచ స్థాయి ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది బహుశా తదుపరి ప్రధాన విస్తరణ ప్రాంతం.

ఎడ్జ్-ఆప్టిమైజ్డ్ మోడళ్లు

శబ్ద వాతావరణంలో రోబోట్‌ల కోసం రియల్-టైమ్ ఆడియో ప్రాసెసింగ్‌ను ప్రారంభించడం వంటి చిన్న అడుగు అవసరమయ్యే ఎడ్జ్ వద్ద ఉపయోగ సందర్భాలను పరిష్కరించడానికి NVIDIA 50 మిలియన్ పారామీటర్ల వరకు నమూనాలను పరిశీలిస్తోంది.

ప్యారకీట్ TDT కోసం రియల్-టైమ్ స్ట్రీమింగ్

సాంకేతికంగా, NVIDIA నిజ-సమయ, ప్రత్యక్ష లిప్యంతరీకరణను ప్రారంభించడానికి TDT కోసం స్ట్రీమింగ్ సామర్థ్యాలపై పని చేయడానికి యోచిస్తోంది.

ఉత్పత్తికి సిద్ధమైన AI: వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణ కోసం రూపొందించడం

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ TDT రెండూ వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణ సవాళ్లను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడ్డాయి, ఖచ్చితత్వం, సమర్థత మరియు వ్యయ-సమర్థతపై దృష్టి సారించాయి.

స్కేలబిలిటీ మరియు వ్యయ సామర్థ్యం కోసం రీజనింగ్ ఆన్/ఆఫ్

అధిక తార్కికం ఉత్పత్తి పరిసరాలలో స్కేలబిలిటీ సమస్యలు మరియు పెరిగిన జాప్యానికి దారితీస్తుంది. లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రాలో ప్రవేశపెట్టిన రీజనింగ్ ఆన్/ఆఫ్ ఫీచర్ ప్రతి-క్వెరీ ప్రాతిపదికన తార్కికాన్ని నియంత్రించడానికి సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది, ఇది అనేక ఉత్పత్తి వినియోగ సందర్భాలను అనుమతిస్తుంది.

ఖచ్చితత్వం మరియు సమర్థతను సమతుల్యం చేయడం

ఖచ్చితత్వం మరియు సమర్థతను సమతుల్యం చేయడం నిరంతర సవాలు. NVIDIA యొక్క విధానంలో శిక్షణ సమయంలో ప్రతి నైపుణ్యం కోసం శకాలను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిరంతరం కొలవడం ఉంటుంది. అన్ని కీలక ప్రాంతాలలో పనితీరును మెరుగుపరచడమే లక్ష్యం.

ఓపెన్-సోర్స్ ఎకోసిస్టమ్‌లో NVIDIA మోడళ్ల పాత్ర

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ TDT యొక్క పాత్రను విస్తృతమైన ఓపెన్-సోర్స్ మరియు LLM పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఇప్పటికే ఉన్న పునాదులపై నిర్మించడం మరియు గణనీయమైన విలువను జోడించడానికి నిర్దిష్ట ప్రాంతాలపై దృష్టి పెట్టడం NVIDIA భావిస్తుంది. ఇతరులు సంస్థ ఉత్పత్తికి అనువైన అద్భుతమైన సాధారణ-ప్రయోజన నమూనాలను నిర్మిస్తూనే, దోహదం చేయగల నిర్దిష్ట ప్రాంతాలను గుర్తించడం కొనసాగించాలని కంపెనీ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

ముఖ్యమైన విషయాలు: ఓపెన్ సోర్స్, ఫాస్ట్, అధిక-థ్రూపుట్, వ్యయ-సమర్థవంతమైనది

లామా నెమోట్రాన్ అల్ట్రా మరియు ప్యారకీట్ TDTపై NVIDIA యొక్క పని నుండి వచ్చిన ముఖ్యమైన విషయాలు ప్రతిదీ ఓపెన్-సోర్స్ చేయడానికి నిబద్ధత, అత్యాధునిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం, లేటెన్సీ మరియు థ్రూపుట్ పరంగా సమర్థవంతమైన GPU వినియోగం కోసం పాదముద్రలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు సంఘానికి అధికారం ఇవ్వడం.

అన్ని నమూనాలు మరియు డేటాసెట్‌లు హగ్గింగ్ ఫేస్‌లో అందుబాటులో ఉన్నాయి. వాటిని అమలు చేయడానికి సంబంధించిన సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్ NVIDIA నుండి వచ్చింది మరియు దాని కంటెంట్ రిపోజిటరీ అయిన NGCలో అందుబాటులో ఉంది. అంతర్లీన సాఫ్ట్‌వేర్‌లో ఎక్కువ భాగం ఓపెన్-సోర్స్ మరియు GitHubలో చూడవచ్చు. నెమో ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఈ సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌లో ఎక్కువ భాగం కోసం కేంద్ర కేంద్రంగా ఉంది.