先日、NvidiaはNeMo Guardrailsプラットフォームに3つの新たなセキュリティ機能を追加したことを発表しました。これは、企業がAIチャットボットをより適切に管理および制御することを支援することを目的としています。これらのマイクロサービスは、AIセキュリティとコンテンツモデレーションにおける一般的な課題に特化しており、実用的なソリューションを提供します。その中で、コンテンツセーフティサービスは、AIがユーザーに応答する前にそのコンテンツを審査し、潜在的な有害な情報がないかを検出します。このサービスは、不適切なコンテンツの生成を防止するのに役立ちます。

Nvidiaは最近、NeMo Guardrailsオープンソースツールキットの拡張機能として、3つの新しいNIM（Nvidia Infrastructure Microservices）マイクロサービスを発表しました。これは、企業向けAIエージェントアプリケーションにより高度なセキュリティ制御を提供することを目的としています。これらの3つの新しいサービスはそれぞれ独自の機能を備えています。1つは、有害または偏ったコンテンツの生成を防ぐためのコンテンツセキュリティです。2つ目は、会話が承認されたトピックの範囲内に留まることを保証することです。3つ目は、AIエージェントがシステムの制限を突破したり、脱獄したりするのを防ぐことです。

NVIDIAは最近、オープンソースのBioNeMo™バイオ分子AIフレームワークが製薬分野で広く採用され、多くの製薬会社、バイオテクノロジーイノベーター、AI研究者の注目を集めていると発表しました。このフレームワークの発表は、AI支援医薬品開発が本格的にスーパーコンピューティング時代に入ったことを示しています。バイオ分子研究向けのAIツールキットであるBioNeMoフレームワークは、製薬業界に革命的な変化をもたらします。研究者はこのフレームワークを使用して、AIモデルの計算規模を大幅に向上させ、大量のデータセットをより効率的に分析し、大幅に…

NVIDIAが、Llama-3.1-Nemotron-70B-Instructという新型AIモデルを静かにリリースしました。その優れたパフォーマンスはOpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude 3.5を上回り、AI業界の競争構造に大きな変化をもたらしています。このモデルはHugging Faceで公開されましたが、大々的な宣伝はされていません。しかし、その卓越した性能は瞬く間に注目を集めています。

NVIDIAは、2つの新型大規模言語モデル、Nemotron-4-Minitron-4BとNemotron-4-Minitron-8Bをオープンソース化しました。構造化プルーニングと知識蒸留という効率的なトレーニング方法を採用することで、トレーニングに必要なリソースを大幅に削減し、データと計算能力の消費量を削減することに成功しました。従来の方法と比較して、新しいモデルのトレーニングに必要なトークンデータは40分の1に、計算コストは1.8分の1に削減されています。Llama-3.18Bを最適化することで、構造化プルーニングによりモデル構造を簡素化し、知識蒸留により性能を向上させています。Minitron

3人の著者が、Nvidiaが著作権のある書籍を許可なく使用してNeMo AIプラットフォームをトレーニングしたとして訴訟を起こしました。訴状によると、原告の著作物は約196,640冊の書籍のデータセットの一部になったとしています。著者は、NeMoのトレーニング後に自身の作品が削除されたと主張しています。Nvidiaはこの件について公式な声明を出していません。この訴訟は、AI分野における著作権に関する重要な判例となる可能性があります。

Nvidia NeMoプロジェクトは、内部データでトレーニングされた大規模言語モデルを用いて生産性を向上させる、半導体チップ設計における生成AIの応用事例を示しています。この研究は、半導体分野におけるNvidia NeMoによるカスタムAIモデル提供の可能性を浮き彫りにし、競争優位性を生み出します。Nvidiaのカスタム大規模言語モデルであるChipNeMoは、チャットボット、コードジェネレーター、分析ツールなどを含む幅広い用途で、半導体設計の全面的な向上に貢献します。