家Nvidiaは、企業向けのNEMOソフトウェアツールを発表して、カスタムAIエージェントを作成します
Nvidia、著名なチップ大手は、水曜日に、企業が「エージェント型」人工知能を開発するための新しいツールスイートの一般提供を発表しました。これらのツールは、NeMoマイクロサービスと呼ばれ、Nvidiaの広範なAI Enterpriseソフトウェアポートフォリオの一部です。これらは、コールセンター業務の強化からソフトウェア開発効率の向上まで、幅広いタスク向けにAIエージェントをカスタマイズし最適化するために設計されています。
メディアブリーフィングの中で、Nvidiaのエンタープライズ向け生成AI責任者であるJoey Conwayは、NeMoソフトウェアをAIエージェントを「デジタル従業員」として展開する手段と説明しました。彼は、産業全体への潜在的な影響を強調し、「我々の見解では、さまざまな産業、地理、場所にわたる10億人以上の知識労働者がいます。そして、デジタル従業員、つまりAIエージェントは、企業がこれらのさまざまな領域やシナリオでより多くの仕事を行うのを支援できると考えています」と述べました。
生産性の向上
Conwayは、AIエージェントがすでに実現している具体的な生産性向上について洞察を共有しました。たとえば、通信会社向けソフトウェアプロバイダーであるAmdocsは、NeMoマイクロサービスを活用して、請求、販売、ネットワークエージェントを開発しました。顧客の請求に関する問い合わせを処理する請求エージェントは、「初回通話解決率」を50％大幅に向上させ、カスタマーサービス効率に直接的な影響を与えました。
AIエージェントがデジタル従業員として機能するという概念は新しいものではありません。これは、過去1年間で注目を集めている物語で、AIが人間の従業員と同じように企業のプロセスを管理できると見なされています。Nvidiaは、5年以上にわたりNeMoソフトウェアを改良し、企業のAIモデル開発を加速することを目指してきました。2022年には、オンデマンドのクラウドベースの事前構築済みAIモデルを含む提供を拡大し、マイクロサービスは昨年10月に導入されました。
新しいマイクロサービスコンポーネント
NeMoのツールキットにはいくつかのマイクロサービスが含まれており、そのうちCuratorとRetrieverはすでに利用可能でした。Curatorは、AIモデルのトレーニングや微調整に使用するデータセットをクリーニングし、改良するための「パイプライン」の構築を支援します。一方、Retrieverは、モデルが使用するデータソースから関連する要素（テキスト、グラフィック、チャート要素など）を抽出します。
これらを補完する3つの新しいコンポーネントが、Customizer、Evaluator、Guardrailsです。Customizerは、Curatorの出力を受け取り、モデルの能力を向上させるためのトレーニング後技術を適用します。Evaluatorは、Customizer後のモデルをテストし、改善点や新たに獲得したスキルを評価する自動ベンチマークとして機能します。Guardrailsは、実行時にコンプライアンスと安全性を確保し、企業運営を保護します。
更新と新たな能力の獲得
NeMoの哲学は、モデルをこれらのマイクロサービスを通じて繰り返し循環させ、継続的な更新とスキル獲得を可能にすることであり、Nvidiaはこのプロセスを「フライホイール」と呼んでいます。NeMoマイクロサービスは、NvidiaのデプロイインフラストラクチャソフトウェアであるNIM（Nvidia Inference Microservices）と統合されており、これはAIモデルをKubernetesなどのシステムで管理されるアプリケーションコンテナにカプセル化し、APIを通じてアクセス可能にします。
Conwayは、NeMoがトレーニング、トレーニング後、評価、改訂という従来複雑だったタスクを簡素化すると強調しました。彼は、「NeMoマイクロサービスの焦点は、これらのマイクロサービスを構築することで、エコシステムの残りの部分がはるかに迅速に開始できるようにすることです。私たちの経験から、これらがかなり複雑であることがわかっています」と述べました。さらに、NeMo Evaluatorはさまざまなオープンソースライブラリを統合し、更新することで、シンプルなAPI呼び出しを通じて信頼性が高く使いやすいものにしていると説明しました。
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コメント (11)
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![EdwardMartinez]()
Nvidia's NeMo tools sound like a game-changer for businesses diving into AI! Excited to see how these microservices shape custom agents. 🚀
![RichardThomas]()
As ferramentas NeMo da Nvidia são revolucionárias para empresas que desejam criar agentes de IA personalizados! A facilidade de uso e a integração com sistemas existentes são impressionantes. O único ponto negativo? A curva de aprendizado pode ser um pouco íngreme para iniciantes. No geral, uma ferramenta sólida para empresas que mergulham no AI! 🚀
![StevenAllen]()
Nvidia의 NeMo 도구는 기업이 맞춤형 AI 에이전트를 만들고자 할 때 유망해 보입니다. 잠재력에 감명받았지만, 작은 팀에게는 설정이 너무 복잡할 수 있습니다. 강력한 도구지만, 더 사용자 친화적으로 만들어야 할 것 같아요! 🤨
![WillGarcía]()
NvidiaのNeMoツールは、企業がカスタムAIエージェントを作成するのに革命的です！既存のシステムとの統合が簡単で使いやすいです。唯一の欠点は、初心者にとって学習曲線が少し急なことです。全体的に、AIに取り組む企業にとって優れたツールです！🚀
![JeffreyThomas]()
¡Las herramientas NeMo de Nvidia son un cambio de juego para las empresas que buscan crear agentes de IA personalizados! La facilidad de uso y la integración con sistemas existentes es impresionante. ¿El único inconveniente? La curva de aprendizaje puede ser un poco empinada para los principiantes. En general, una herramienta sólida para empresas que se adentran en la IA! 🚀
![EricLewis]()
Las herramientas NeMo de Nvidia suenan prometedoras para empresas que quieren crear agentes de IA personalizados. Me impresionó el potencial, pero la configuración puede ser demasiado compleja para equipos pequeños. Es una herramienta poderosa, solo necesita ser más amigable para el usuario! 🤔
Nvidia、著名なチップ大手は、水曜日に、企業が「エージェント型」人工知能を開発するための新しいツールスイートの一般提供を発表しました。これらのツールは、NeMoマイクロサービスと呼ばれ、Nvidiaの広範なAI Enterpriseソフトウェアポートフォリオの一部です。これらは、コールセンター業務の強化からソフトウェア開発効率の向上まで、幅広いタスク向けにAIエージェントをカスタマイズし最適化するために設計されています。
メディアブリーフィングの中で、Nvidiaのエンタープライズ向け生成AI責任者であるJoey Conwayは、NeMoソフトウェアをAIエージェントを「デジタル従業員」として展開する手段と説明しました。彼は、産業全体への潜在的な影響を強調し、「我々の見解では、さまざまな産業、地理、場所にわたる10億人以上の知識労働者がいます。そして、デジタル従業員、つまりAIエージェントは、企業がこれらのさまざまな領域やシナリオでより多くの仕事を行うのを支援できると考えています」と述べました。
生産性の向上
Conwayは、AIエージェントがすでに実現している具体的な生産性向上について洞察を共有しました。たとえば、通信会社向けソフトウェアプロバイダーであるAmdocsは、NeMoマイクロサービスを活用して、請求、販売、ネットワークエージェントを開発しました。顧客の請求に関する問い合わせを処理する請求エージェントは、「初回通話解決率」を50％大幅に向上させ、カスタマーサービス効率に直接的な影響を与えました。
AIエージェントがデジタル従業員として機能するという概念は新しいものではありません。これは、過去1年間で注目を集めている物語で、AIが人間の従業員と同じように企業のプロセスを管理できると見なされています。Nvidiaは、5年以上にわたりNeMoソフトウェアを改良し、企業のAIモデル開発を加速することを目指してきました。2022年には、オンデマンドのクラウドベースの事前構築済みAIモデルを含む提供を拡大し、マイクロサービスは昨年10月に導入されました。
新しいマイクロサービスコンポーネント
NeMoのツールキットにはいくつかのマイクロサービスが含まれており、そのうちCuratorとRetrieverはすでに利用可能でした。Curatorは、AIモデルのトレーニングや微調整に使用するデータセットをクリーニングし、改良するための「パイプライン」の構築を支援します。一方、Retrieverは、モデルが使用するデータソースから関連する要素（テキスト、グラフィック、チャート要素など）を抽出します。
これらを補完する3つの新しいコンポーネントが、Customizer、Evaluator、Guardrailsです。Customizerは、Curatorの出力を受け取り、モデルの能力を向上させるためのトレーニング後技術を適用します。Evaluatorは、Customizer後のモデルをテストし、改善点や新たに獲得したスキルを評価する自動ベンチマークとして機能します。Guardrailsは、実行時にコンプライアンスと安全性を確保し、企業運営を保護します。
更新と新たな能力の獲得
NeMoの哲学は、モデルをこれらのマイクロサービスを通じて繰り返し循環させ、継続的な更新とスキル獲得を可能にすることであり、Nvidiaはこのプロセスを「フライホイール」と呼んでいます。NeMoマイクロサービスは、NvidiaのデプロイインフラストラクチャソフトウェアであるNIM（Nvidia Inference Microservices）と統合されており、これはAIモデルをKubernetesなどのシステムで管理されるアプリケーションコンテナにカプセル化し、APIを通じてアクセス可能にします。
Conwayは、NeMoがトレーニング、トレーニング後、評価、改訂という従来複雑だったタスクを簡素化すると強調しました。彼は、「NeMoマイクロサービスの焦点は、これらのマイクロサービスを構築することで、エコシステムの残りの部分がはるかに迅速に開始できるようにすることです。私たちの経験から、これらがかなり複雑であることがわかっています」と述べました。さらに、NeMo Evaluatorはさまざまなオープンソースライブラリを統合し、更新することで、シンプルなAPI呼び出しを通じて信頼性が高く使いやすいものにしていると説明しました。
内部詳細が明かされた次世代ジェミニ：計算リソースの逼迫、開発チーム間で優先順位とリソース配分を巡り意見が割れた
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