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NVIDIA（米国カリフォルニア州）は、大規模言語モデル「Nemotron 3」の追加学習とカスタマイズを容易にする環境を提供するため、外部プラットフォームとの連携を進めていると報じられている。専用の計算資源や高度なインフラを自前で用意することなく、ホスト型の強化学習手法を活用して短時間でモデルを最適化する仕組みが構築されていると伝えられている。

本取り組みでは、モデルのパラメータ調整や報酬モデルに基づく学習ループの自動化が図られている。検証実験では、数学的問題の解答タスクにおいて学習前の正解率が21.9パーセントであったのに対し、短時間の追加学習を経ることで90.6パーセントまで精度が向上したと発表されている。

同社はオープンなモデル重みやデータ、学習レシピの提供を継続し、開発者が特定の用途や産業領域に即した専用モデルを低コストで構築できるよう支援する方針である。インフラ管理の手間を抑えたカスタマイズ基盤の普及により、多様なAI応用の加速が期待されている。