معرفی مدل هوش مصنوعی جدید انویدیا ، رقیب جدید GPT-4o

مهر 30, 1403

هوش مصنوعی

بدون دیدگاه

hecate

به وبلاگ روبو خوش آمدید، در این مقاله می خواهیم درباره مدل هوش مصنوعی جدید انویدیا صحبت کنیم، پس در ادامه مطلب همراهمان باشید.

اگر به اخبار صفر تا صد هوش مصنوعی علاقه دارید وبلاگ روبو را دنبال کنید.

مدل هوش مصنوعی جدید انویدیا ، رقیب جدی GPT-4o

انویدیا بی سر و صدا از یک مدل هوش مصنوعی جدید در روز سه شنبه رونمایی کرد که عملکرد بهتری از پیشنهادات پیشروان صنعت OpenAI و Anthropic دارد و تغییر قابل توجهی در استراتژی هوش مصنوعی این شرکت ایجاد می کند و به طور بالقوه چشم انداز رقابتی این حوزه را تغییر می دهد.

این مدل که Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct نام دارد، در پلتفرم هوش مصنوعی محبوب Hugging Face بدون هیاهو ظاهر شد و به سرعت توجه را به دلیل عملکرد استثنایی خود در چندین آزمایش معیار جلب کرد.

انویدیا گزارش می دهد که پیشنهاد جدید آن ها در ارزیابی های کلیدی، از جمله امتیاز 85.0 در بنچمارک Arena Hard، 57.6 در AlpacaEval 2 LC و 8.98 در GPT-4-Turbo MT-Bench، امتیازات بالایی کسب می‌کند.

این نمرات از مدل های بسیار معتبری مانند GPT-4o OpenAI و غزل کلود 3.5 Anthropic فراتر رفته و Nvidia را به خط مقدم درک و تولید زبان AI تبدیل می کند.

از نیروگاه پردازنده گرافیکی تا پیشگام مدل زبان

این نسخه یک لحظه مهم برای Nvidia است. این شرکت که عمدتا به عنوان نیروی غالب در واحد های پردازش گرافیکی (GPU) که سیستم های هوش مصنوعی را تقویت می کنند، شناخته می شود، اکنون توانایی خود را برای توسعه نرم افزار پیشرفته هوش مصنوعی نشان می دهد.

این حرکت نشان دهنده یک گسترش استراتژیک است که می تواند پویایی صنعت هوش مصنوعی را تغییر دهد و سلطه سنتی شرکت های متمرکز بر نرم افزار را در توسعه مدل زبان بزرگ به چالش بکشد.

رویکرد انویدیا برای ایجاد Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct شامل اصلاح مدل متن باز متا Llama 3.1 با استفاده از تکنیک های آموزشی پیشرفته، از جمله یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) بود. این روش به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا از ترجیحات انسانی بیاموزد و به طور بالقوه منجر به پاسخ های طبیعی تر و مناسب تر شود.

این مدل با عملکرد برتر خود این پتانسیل را دارد که جایگزینی توانمندتر و مقرون به صرفه تر برای برخی از پیشرفته ترین مدل های موجود در بازار به مشاغل ارائه دهد.

توانایی مدل برای رسیدگی به پرس و جو های پیچیده بدون درخواست اضافی یا توکن های تخصصی چیزی است که آن را متمایز می کند. در یک نمایش، به سوال «چند r در توت فرنگی وجود دارد؟» به درستی پاسخ داد؟ با پاسخ دقیق و دقیق، نشان دادن درک ظریف از زبان و توانایی ارائه توضیحات واضح.

آنچه این نتایج را به‌ویژه قابل توجه می کند، تاکید بر «همسویی» است، اصطلاحی در تحقیقات هوش مصنوعی که به این موضوع اشاره دارد که خروجی یک مدل چقدر با نیاز ها و ترجیحات کاربران مطابقت دارد. برای شرکت ها، این منجر به خطا های کمتر، پاسخ های مفید تر و در نهایت رضایت مشتری بهتر می شود.

چگونه مدل جدید انویدیا می تواند تجارت و تحقیقات را تغییر دهد

برای کسب و کار ها و سازمان هایی که راه حل های هوش مصنوعی را بررسی می کنند، مدل انویدیا یک گزینه جدید قانع کننده ارائه می کند. این شرکت استنتاج میزبانی رایگان را از طریق پلتفرم build.nvidia.com خود، کامل با رابط API سازگار با OpenAI ارائه می دهد.

این قابلیت دسترسی، فناوری پیشرفته هوش مصنوعی را آسان تر در دسترس قرار می دهد و به طیف وسیع تری از شرکت ها اجازه می دهد تا مدل های زبان پیشرفته را آزمایش کرده و پیاده سازی کنند.

این نسخه همچنین نشان دهنده تغییر رو به رشد چشم انداز هوش مصنوعی به سمت مدل هایی است که نه تنها قدرتمند هستند، بلکه قابل تنظیم هستند.

امروزه شرکت ها به هوش مصنوعی نیاز دارند که بتوان آن را با نیاز های خاص آن ها تنظیم کرد، چه رسیدگی به درخواست های خدمات مشتری یا تولید گزارش های پیچیده. مدل انویدیا این انعطاف پذیری را همراه با عملکرد عالی ارائه می دهد و آن را به گزینه ای قانع کننده برای مشاغل در سراسر صنایع تبدیل می کند.

با این حال، با این قدرت، مسئولیت نیز به وجود می آید. مانند هر سیستم هوش مصنوعی، Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct از خطرات مصون نیست. انویدیا هشدار داده است که این مدل برای حوزه‌های تخصصی مانند ریاضی یا استدلال حقوقی تنظیم نشده است، جایی که دقت بسیار مهم است.

شرکت ها باید اطمینان حاصل کنند که از مدل به درستی استفاده می کنند و اقدامات حفاظتی را برای جلوگیری از اشتباهات یا سوء استفاده به کار می برند.

حرکت جسورانه انویدیا غول های فناوری را به چالش می کشد

آخرین مدل عرضه شده انویدیا نشان می دهد که چشم انداز هوش مصنوعی با چه سرعتی در حال تغییر است. در حالی که تاثیر طولانی مدت Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct نامشخص است، انتشار آن نقطه عطف واضحی در رقابت برای ساخت پیشرفته ترین سیستم های هوش مصنوعی است.

انویدیا با انتقال از سخت افزار به نرم افزار هوش مصنوعی با کارایی بالا، سایر بازیکنان را مجبور می کند تا در استراتژی های خود تجدید نظر کنند و تحقیق و توسعه خود را تسریع بخشند. این به دنبال معرفی خانواده مدل های چند وجهی NVLM 1.0 از جمله NVLM-D-72B با پارامتر 72 میلیاردی است.

این نسخه های اخیر، به‌ویژه پروژه NVLM منبع باز، نشان داده‌اند که جاه طلبی‌های هوش مصنوعی انویدیا فراتر از رقابت است، آنها سلطه سیستم‌های اختصاصی مانند GPT-4o را در حوزه هایی از تفسیر تصویر تا حل مشکلات پیچیده به چالش می کشند.

توالی سریع این نسخه ها بر تلاش جاه طلبانه انویدیا برای توسعه نرم افزار هوش مصنوعی تاکید می کند. انویدیا با ارائه مدل های چندوجهی و متنی که با رهبران صنعت رقابت می کنند، خود را به عنوان یک ارائه دهنده راه حل های هوش مصنوعی جامع معرفی می کند و از تخصص سخت افزاری خود برای ایجاد ابزار های نرم افزاری قدرتمند و در دسترس استفاده می کند.

استراتژی انویدیا واضح به نظر می رسد؛ خود را به عنوان یک ارائه دهنده هوش مصنوعی با خدمات کامل قرار می دهد و تخصص سخت افزاری خود را با نرم افزار قابل دسترس و با کارایی بالا ترکیب می کند. این حرکت می‌تواند صنعت را تغییر دهد و رقبا را به نوآوری سریع تر سوق دهد و به طور بالقوه باعث ایجاد همکاری های منبع باز بیشتر در این زمینه شود.

همانطور که توسعه دهندگان Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct را آزمایش می کنند، احتمالا شاهد ظهور برنامه های جدید در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، آموزش و پرورش و موارد دیگر خواهیم بود. موفقیت آن در نهایت به این بستگی دارد که آیا بتواند امتیاز های معیار چشمگیر را به راه حل های دنیای واقعی تبدیل کند.

در ماه های آینده، جامعه هوش مصنوعی از نزدیک شاهد عملکرد Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct در برنامه های کاربردی دنیای واقعی فراتر از تست‌های معیار خواهد بود. توانایی آن در تبدیل نمرات بالا به راه حل های کاربردی و ارزشمند در نهایت تاثیر بلندمدت آن را بر صنعت و جامعه به طور کلی تعیین می کند.

غواصی عمیق تر انویدیا در توسعه مدل هوش مصنوعی رقابت را تشدید کرده است. اگر این آغاز عصر جدیدی در هوش مصنوعی است، زمانی است که راه حل های کاملا یکپارچه می تواند سرعت پیشرفت های آینده را تعیین کند.