الملخص:
أعلنت NVIDIA عن توسيع عائلة نماذج الذكاء الاصطناعي Nemotron 3.5 وأطلقت رسميًا Nemotron 3.5 Super VL، وهو نموذج لغة مرئي واسع النطاق لتطبيقات AI Agent. كما أصدرت أيضًا نموذجين خفيفي الوزن مصممين خصيصًا للأجهزة الطرفية لتحسين نظام نشر الذكاء الاصطناعي من مراكز البيانات إلى الأجهزة الطرفية.
المنتج الأساسي الذي تم إصداره هذه المرة هو Nemotron 3.5 Super VL. وباعتباره نموذج لغة مرئية يحتوي على 120 مليار معلمة، فإنه لا يمكنه فهم محتوى النص ومعالجته فحسب، بل يمكنه أيضًا تحليل الصور وقدرات التفكير متعدد الوسائط. قالت Nvidia إن هذا النموذج يستهدف بشكل أساسي تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ويمكنه تنفيذ تخطيط مهام أكثر تعقيدًا والاستدلال واتخاذ القرار.
مع بدء المزيد والمزيد من المؤسسات في نشر أنظمة وكيل الذكاء الاصطناعي المستقلة، فإن الطلب على النماذج واسعة النطاق التي يمكنها التعامل مع النصوص والصور والمعلومات السياقية المعقدة في وقت واحد يتزايد بسرعة. تم تصميم Nemotron 3.5 Super VL استجابةً لهذا الاتجاه ويهدف إلى تحسين قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على أداء مهام سير العمل المعقدة والمهام متعددة الخطوات.
بالإضافة إلى النموذج الرئيسي، أطلقت NVIDIA أيضًا في نفس الوقت عضوين جديدين من سلسلة "Nemotron 3.5 Bolt"، مع التركيز على سيناريوهات الحوسبة الطرفية.
يتطلب أحد الطرازين حوالي 4 غيغابايت فقط من ذاكرة الفيديو للتشغيل، بينما الآخر مخصص للأجهزة ذات الأداء العالي ويتطلب حوالي 24 غيغابايت من ذاكرة الفيديو. تعمل هاتان المواصفتان على خفض عتبة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل كبير على أجهزة الكمبيوتر الشخصية والمعدات الصناعية والروبوتات والخوادم الطرفية.
تعتقد NVIDIA أن التطوير المستقبلي للذكاء الاصطناعي لن يعتمد فقط على تدريب مراكز البيانات واسعة النطاق، ولكنه يتطلب أيضًا المزيد من قدرات الذكاء الاصطناعي للتشغيل مباشرة على الأجهزة المحلية. ومن خلال إطلاق نماذج مصغرة، يمكن للمطورين تحقيق استدلال منخفض زمن الوصول دون الاعتماد على الاتصال السحابي مع حماية خصوصية البيانات بشكل أفضل.
في صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية، تشكل النماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة علاقة تكاملية. فمن ناحية، تعد النماذج التي تحتوي على عشرات المليارات أو حتى مئات المليارات من المعلمات مسؤولة عن التفكير المعقد ومعالجة المهام المتقدمة؛ من ناحية أخرى، تعد النماذج خفيفة الوزن المُحسّنة مسؤولة عن التفكير في الوقت الفعلي ونشر الحافة والتطبيقات الطرفية.
يعتبر إصدار Nvidia المتزامن للنماذج الكبيرة جدًا والنماذج خفيفة الوزن يعكس أنها تقوم ببناء تخطيط استراتيجي يغطي نظامًا بيئيًا كاملاً لحوسبة الذكاء الاصطناعي. بدءًا من منصات التدريب السحابية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وحتى الأجهزة المتطورة التي تعمل محليًا، تأمل الشركة في تلبية احتياجات السيناريوهات المختلفة من خلال نظام نموذجي موحد Nemotron.
في السنوات الأخيرة، واصلت NVIDIA زيادة استثماراتها في برامج ونماذج الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى توفير أجهزة GPU، تواصل الشركة أيضًا إطلاق النماذج الأساسية وأطر الاستدلال وأدوات التطوير، على أمل تعزيز نفوذها في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي.
نظرًا لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي أصبحوا تدريجيًا اتجاهًا مهمًا للتحول الرقمي للمؤسسات، واستمرار نمو الطلب على الذكاء الاصطناعي الطرفي، يُظهر توسع سلسلة Nemotron 3.5 أيضًا أن اتجاه تطوير الصناعة يتحول من مجرد متابعة نطاق النموذج إلى التحول تدريجيًا نحو بناء بنية تحتية كاملة للذكاء الاصطناعي تغطي السحابة إلى المحطة.
التعليقات