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エージェント AI は、AI システムが自律的に動作し、複雑な目標に取り組むことを可能にする能力を備えた、変革的なテクノロジーとして登場しています。この新しいアプローチは、大規模な言語モデルの機能と強化された推論および計画を統合し、医療、金融、製造、物流などのさまざまな分野での進歩への道を開きます。エージェント AI システムは、環境内で認識、推論、行動するように設計されており、複数のソースからのデータを活用して戦略を策定し、決定を実行します。また、過去のやり取りから学習して長期的なパフォーマンスを向上させ、パーソナライズされた応答を提供します。

NVIDIA は、幅広いタスクで高い精度と効率を誇るエージェント AI モデルのスイートである Llama Nemotron ファミリを導入しました。これは、エンタープライズでの使用向けにオープン ライセンスで提供されています。これらのモデルは、さまざまな AI ベンチマークでリードするための NVIDIA の取り組みの一環であり、多様なタスクを処理できる統合モデルを提供することで、AI エージェントの開発を簡素化することを目指しています。 Llama Nemotron モデルは独自のデータでカスタマイズでき、NeMo や AI Blueprints などの NVIDIA のツール スイートによってサポートされており、AI エージェントの作成を容易にします。

Llama Nemotron モデルは、パーソナル コンピューターからデータ センターまで、さまざまなコンピューティング環境向けに最適化されており、高いパフォーマンスと精度を保証します。NVIDIA は、正確な応答のための埋め込みモデルや再ランク付けモデル、人間の好みに合わせた LLM を評価するモデルなど、特定のエージェント AI システム コンポーネント用のモデルも提供しています。同社は高品質のトレーニング データの重要性を強調しており、堅牢なデータセットの構築を支援する NeMo Curator などのツールを提供しています。

NVIDIA は、特定のハードウェアで最適なパフォーマンスが得られるようにモデル アーキテクチャをカスタマイズする方法である Neural Architecture Search (NAS) を通じて、LLM の効率性を高めています。このアプローチでは、多様なコンポーネントを持つトランスフォーマー モデルを設計し、教師と生徒のフレームワーク内でブロック蒸留を使用して効率的なバリアントをトレーニングします。パズル アルゴリズムは、精度と計算上の制約のバランスをとるモデルを特定するために採用されており、その結果、高いスループットを実現し、人間の好みに合う Llama Nemotron モデルが生まれます。これらのモデルはオープン ソース ライセンスで利用できるため、企業はさまざまな環境に展開し、ニーズに合わせてカスタマイズする柔軟性が得られます。