Llama Nemotron’un Yükselişi: Daha Akıllı Yapay Zeka için Gelişmiş Akıl Yürütme
Nvidia’nın stratejisinin merkezinde, Llama Nemotron yapay zeka modelleri ailesinin tanıtımı yer alıyor. Bu modeller, önemli ölçüde geliştirilmiş akıl yürütme yeteneklerine sahip olup, daha sofistike yapay zeka arayışında bir adım öne çıkıyor. Meta Platforms Inc.’in açık kaynaklı Llama modelleri üzerine inşa edilen Nemotron serisi, geliştiricilere gelişmiş yapay zeka ajanları oluşturmak için sağlam bir temel sağlamak üzere tasarlandı. Bu ajanların, minimum insan gözetimi ile görevleri yerine getirmesi ve yapay zeka otonomisinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmesi öngörülüyor.
Nvidia, bu iyileştirmeleri titiz bir eğitim sonrası geliştirmelerle elde etti. Bunu, zaten yetenekli bir öğrenciyi alıp ona özel ders vermek gibi düşünün. Bu ‘özel ders’, modellerin çok adımlı matematik, kodlama, karmaşık karar verme ve genel akıl yürütme yeteneklerini artırmaya odaklandı. Nvidia’ya göre sonuç, orijinal Llama modellerine kıyasla doğrulukta %20’lik bir artış. Ancak geliştirmeler sadece doğrulukla sınırlı değil. Çıkarım hızı – yani modelin bilgiyi ne kadar hızlı işleyebildiği ve bir cevap verebildiği – beş kat arttı. Bu, daha karmaşık görevlerin daha düşük işletme maliyetleriyle ele alınmasını sağlıyor ve bu da gerçek dünya dağıtımı için çok önemli bir faktör.
Llama Nemotron modelleri, Nvidia’nın NIM mikro hizmetler platformu aracılığıyla üç farklı boyutta sunuluyor:
- Nano: Kişisel bilgisayarlar ve uç cihazlar gibi sınırlı işlem gücüne sahip cihazlarda dağıtım için uyarlanmıştır. Bu, yapay zeka ajanlarının kaynak kısıtlı ortamlarda çalışması için olanaklar sunar.
- Super: Tek bir grafik işlem biriminde (GPU) yürütme için optimize edilmiştir. Bu, performans ve kaynak gereksinimleri arasında bir denge sağlar.
- Ultra: Maksimum performans için tasarlanmıştır ve birden fazla GPU sunucusu gerektirir. Bu, en yüksek düzeyde yapay zeka yeteneği gerektiren uygulamalara yöneliktir.
İyileştirme sürecinin kendisi, Nvidia DGX Cloud platformundan, Nvidia Nemotron’dan yüksek kaliteli sentetik verilerden ve Nvidia’nın kendi küratörlüğünde oluşturulmuş veri kümelerinden yararlandı. Şeffaflığı ve işbirliğini teşvik eden bir hareketle Nvidia, bu veri kümelerini, kullanılan araçları ve optimizasyon tekniklerinin ayrıntılarını kamuya açık hale getiriyor. Bu açık yaklaşım, daha geniş yapay zeka topluluğunu Nvidia’nın çalışmaları üzerine inşa etmeye ve kendi temel akıl yürütme modellerini geliştirmeye teşvik ediyor.
Llama Nemotron’un etkisi, Nvidia’nın kurduğu ortaklıklarda şimdiden görülüyor. Microsoft Corp. gibi büyük oyuncular, bu modelleri bulut tabanlı hizmetlerine entegre ediyor.
- Microsoft, bunları Azure AI Foundry hizmetinde kullanıma sunuyor.
- Ayrıca, Microsoft 365 için Azure AI Agent Service’i kullanarak yeni ajanlar oluşturan müşteriler için bir seçenek olarak sunulacaklar.
- SAP SE, AI asistanı Joule’u ve daha geniş SAP Business AI çözümleri portföyünü geliştirmek için Llama Nemotron’dan yararlanıyor.
- Accenture Plc, Atlassian Corp., Box Inc. ve ServiceNow Inc. dahil olmak üzere diğer önde gelen şirketler de müşterilerine bu modellere erişim sağlamak için Nvidia ile işbirliği yapıyor.
Modellerin Ötesinde: Ajan Tabanlı Yapay Zeka için Kapsamlı Bir Ekosistem
Nvidia, yapay zeka ajanları oluşturmanın sadece güçlü dil modellerinden daha fazlasını gerektirdiğini anlıyor. Altyapı, araçlar, veri hatları ve daha fazlasını kapsayan eksiksiz bir ekosistem gereklidir. Şirket, GTC 2025’te duyurulan bir dizi ek ajan tabanlı yapay zeka yapı taşı ile bu ihtiyaçları karşılıyor.
Nvidia AI-Q Blueprint: Bilgiyi Eyleme Bağlama
Bu çerçeve, bilgi tabanları ve yapay zeka ajanları arasındaki bağlantıyı kolaylaştırmak ve otonom olarak hareket etmelerini sağlamak için tasarlandı. Nvidia NIM mikro hizmetleri kullanılarak oluşturulan ve Nvidia NeMo Retriever ile entegre edilen blueprint, yapay zeka ajanları için metin, resimler ve ses gibi çeşitli biçimlerdeki bilgileri – çok modlu verileri – alma sürecini basitleştirir.
Nvidia AI Veri Platformu: Akıl Yürütme için Veri Akışını Optimize Etme
Bu özelleştirilebilir referans tasarımı, büyük depolama sağlayıcılarına sunuluyor. Amaç, Dell Technologies Inc., Hewlett Packard Enterprise Co., Hitachi Vantara, IBM Corp., NetApp Inc.. Nutanix Inc., Vast Data Inc. ve Pure Storage Inc. gibi şirketlerin, özellikle ajan tabanlı yapay zeka çıkarım iş yükleri için daha verimli veri platformları geliştirmelerine yardımcı olmaktır. Optimize edilmiş depolama kaynaklarını Nvidia’nın hızlandırılmış bilgi işlem donanımıyla birleştirerek, geliştiriciler yapay zeka akıl yürütmesinde önemli performans kazanımları bekleyebilirler. Bu, veritabanından yapay zeka modeline sorunsuz ve hızlı bir bilgi akışı sağlanarak elde edilir.
Gelişmiş Nvidia NIM Mikro Hizmetleri: Sürekli Öğrenme ve Uyarlanabilirlik
Nvidia’nın NIM mikro hizmetleri, sürekli öğrenmeyi ve uyarlanabilirliği destekleyen ajan tabanlı yapay zeka çıkarımını optimize etmek için güncellendi. Bu mikro hizmetler, müşterilerin Nvidia’nın Llama Nemotron’u ve Meta, Microsoft ve Mistral AI gibi şirketlerin alternatifleri de dahil olmak üzere en yeni ve en güçlü ajan tabanlı yapay zeka modellerini güvenilir bir şekilde dağıtmalarını sağlar.
Nvidia NeMo Mikro Hizmetleri: Sağlam Veri Çarkları Oluşturma
Nvidia ayrıca, geliştiricilerin sağlam ve verimli veri çarkları oluşturmaları için bir çerçeve sağlayan NeMo mikro hizmetlerini de geliştiriyor. Bu, yapay zeka ajanlarının hem insan tarafından üretilen hem de yapay zeka tarafından üretilen geri bildirimlere dayanarak sürekli olarak öğrenmesini ve gelişmesini sağlamak için çok önemlidir.
Stratejik Ortaklıklar: Yapay Zeka Alanında İnovasyonu Teşvik Etme
Nvidia’nın ajan tabanlı yapay zekaya olan bağlılığı, diğer endüstri liderleriyle olan işbirliklerine kadar uzanıyor.
Oracle Ortaklığının Genişletilmesi: Oracle Cloud Infrastructure’da Ajan Tabanlı Yapay Zeka
Nvidia, Oracle Cloud Infrastructure’a (OCI) ajan tabanlı yapay zeka yetenekleri getirmek için Oracle Corp. ile işbirliğini genişletiyor. Bu ortaklık, Nvidia’nın hızlandırılmış GPU’larını ve çıkarım yazılımını Oracle’ın bulut altyapısına entegre etmeyi ve bunları Oracle’ın üretken yapay zeka hizmetleriyle uyumlu hale getirmeyi içeriyor. Bu, OCI’da yapay zeka ajanlarının geliştirilmesini hızlandıracak. Nvidia artık OCI konsolu aracılığıyla yerel olarak 160’tan fazla yapay zeka aracı ve NIM mikro hizmeti sunuyor. İki şirket ayrıca Oracle Database 23ai platformunda vektör aramasını hızlandırmak için çalışıyor.
Google ile İşbirliğinin Derinleştirilmesi: Yapay Zeka Erişimi ve Bütünlüğünün İyileştirilmesi
Nvidia ayrıca Google LLC ile genişletilmiş işbirlikleri hakkında güncellemeler sağlayarak, yapay zekaya ve onun temel araçlarına erişimi iyileştirmeyi amaçlayan çeşitli girişimleri ortaya koydu.
Önemli bir nokta, Nvidia’nın Google DeepMind’ın SynthID’sinden yararlanan ilk kuruluş olmasıdır. Bu teknoloji, resimler, video ve metin dahil olmak üzere yapay zeka tarafından üretilen içeriğe doğrudan dijital filigranlar yerleştirir. Bu, yapay zeka çıktılarının bütünlüğünü korumaya ve yanlış bilgilendirmeyle mücadeleye yardımcı olur. SynthID, başlangıçta Nvidia’nın Cosmos World temel modelleriyle entegre ediliyor.
Ek olarak, Nvidia, Google’ın DeepMind araştırmacılarıyla işbirliği yaparak, açık kaynaklı, hafif bir yapay zeka modelleri ailesi olan Gemma’yı Nvidia GPU’ları için optimize etti. İki şirket ayrıca, diğer projelerin yanı sıra kavrama becerilerine sahip yapay zeka destekli robotlar inşa etmek için bir girişim üzerinde işbirliği yapıyor.
Google ve Nvidia araştırmacıları ve mühendisleri arasındaki işbirlikleri, ilaç keşfinden robotiğe kadar çok çeşitli zorlukların üstesinden geliyor ve bu da dönüşüm potansiyelini vurguluyor.