Agentic AI memperkenalkan ekosistem yang meningkatkan kapabilitas agen AI melalui model bahasa dan visi yang dirancang khusus. Model-model ini dikustomisasi untuk membantu berbagai tugas, termasuk perencanaan, penalaran, pencarian, dan memastikan langkah-langkah keamanan. Pengembang yang ingin membangun agen AI khusus domain untuk aplikasi dunia nyata kini memiliki akses ke berbagai alat penting seperti model terbuka untuk penyempurnaan, set data yang andal, dan metode penerapan yang efisien.

Di acara NVIDIA GTC DC, perusahaan mengumumkan serangkaian model baru yang menjanjikan peningkatan akurasi dan efisiensi komputasi. Model-model ini menampilkan data terbuka dan resep untuk memenuhi kebutuhan pengembang dalam membangun agen multimoda dan memastikan keamanan konten. Model Nemotron, dengan kecerdasan dokumen dan kemampuan pemahaman video, akan menjadi sumber daya yang berharga bagi para pengembang.

Dengan 32 miliar parameter, NVIDIA Nemotron Nano 3 memberdayakan para pengembang untuk membangun sistem AI dengan efisiensi dan akurasi yang lebih baik. Model ini sangat mahir dalam menangani tugas-tugas kompleks seperti penalaran ilmiah dan pengkodean. Arsitektur MoE-nya dirancang untuk mengurangi biaya komputasi dan latency, sementara model Nemotron Nano 2 VL unggul dalam inferensi multimodal, memungkinkan asisten AI untuk memproses dan memanfaatkan informasi dari berbagai sumber, termasuk teks, gambar, dan video.

Selain itu, rilis NVIDIA Nemotron Parse 1.1 memperkenalkan parser dokumen ringkas yang meningkatkan kecerdasan dokumen dengan mengekstraksi teks dan tabel terstruktur. Model ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi untuk aplikasi hilir dan mendukung pelatihan model bahasa skala besar maupun model bahasa visual. Lebih lanjut, rangkaian model Nemotron RAG diharapkan dapat mempercepat pengembangan aplikasi AI berbasis pencarian sekaligus memastikan privasi data dan konektivitas yang aman ke data kepemilikan.

Untuk mengatasi aspek krusial keamanan dalam pengembangan AI, Llama 3.1 memperkenalkan model Nemotron Safety Guard. Model keamanan konten multibahasa ini telah disempurnakan berdasarkan beragam dataset dan mampu mendeteksi konten yang tidak aman dalam berbagai bahasa. Model ini terintegrasi dengan NeMo Guardrails untuk mewujudkan keamanan konten secara real-time dalam alur kerja AI.

Pengembang juga dapat memanfaatkan NVIDIA NeMo Evaluator SDK untuk pembandingan kapabilitas LLM yang andal. NeMo Agent Toolkit juga membantu pengembang dengan mengoptimalkan hiperparameter utama dan menyederhanakan proses pengembangan agen dan alur kerja AI. Alat dan model ini tersedia untuk diunduh dari Hugging Face, dan dukungan juga tersedia dari berbagai penyedia inferensi untuk memudahkan transisi dari pengembangan ke produksi.