de.wedoany.com-Bericht: NVIDIA hat die Nemotron-Open-Modellreihe vorgestellt, die darauf abzielt, Unternehmen durch Modellanpassung dabei zu unterstützen, kontrollierbare, vertrauenswürdige und auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnittene KI zu entwickeln – anstatt lediglich vorgefertigte Basismodelle auszuwählen.
Derzeit stehen Unternehmen zahlreiche KI-Modelle zur Auswahl, doch der wahre Wettbewerbsvorteil liegt darin, wie Unternehmen vorhandene Modelle nutzen, um Arbeitsabläufe zu verbessern, Fachwissen zu integrieren und in Bezug auf Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit über den Standard hinauszugehen. Offene Modelle sind speziell für die Anpassung konzipiert und ermöglichen es Unternehmen, vollständiges Eigentum und Kontrolle zu behalten sowie spezialisierte Agenten aufzubauen, die sich von traditionellen KI-Systemen unterscheiden.
Im Bereich der Anpassung erlauben offene Modelle Teams, basierend auf eigenen Daten, Arbeitsabläufen und Genauigkeitsdefinitionen zu testen und zu verbessern – besonders wichtig in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Rechtswissenschaft, wo Fehlerkosten hoch sind und sensible Daten verarbeitet werden müssen. Beispielsweise können Teams mit offenen Modellen Anwendungen überprüfen, private Bewertungen durchführen und eine auf ihre Arbeitsabläufe abgestimmte Umgebung für verstärkendes Lernen schaffen, ohne proprietäre Daten über Dritte leiten zu müssen, so NVIDIA.
Unternehmen aus verschiedenen Branchen haben bereits begonnen, Nemotron für spezifische Bereiche anzupassen: Abridge passt Nemotron an, um ein speziell für klinische Dialoge entwickeltes Basismodell zu erstellen; Glean hat das Waldo-Agentensuchmodell entwickelt, das Nemotron mit größeren geschlossenen Modellen kombiniert und so in Unternehmenssuchszenarien niedrigere Latenzzeiten und weniger Tokenverbrauch erreicht; H Company hat durch Nachtraining von Nemotron 3 Nano Omni mit proprietären Computernutzungsdaten Holotron 3 Nano entwickelt, das im OSWorld-Verified-Computeraufgaben-Benchmark eine Genauigkeit von über 76 % erreicht und dabei andere führende Spitzenmodelle zu extrem niedrigen Kosten übertrifft; Harvey hat Nemotron 3 Ultra in Rechtsbenchmarks nachtrainiert und erreicht bei komplexen rechtlichen Aufgaben Spitzengenauigkeit, wobei die Kosten pro Durchlauf mindestens zehnmal niedriger sind als bei führenden geschlossenen Modellen; Heidi Health liefert im Bereich der klinischen Dokumentation Ergebnisse in Spitzenqualität, ohne Rechenressourcen in Spitzenumfang zu benötigen; YTL AI Labs hat Nemotron-Modelle für die malaiische Sprache nachtrainiert und bietet der malaysischen Entwicklergemeinschaft lokal angepasste KI-Fähigkeiten.
Die Anpassung bringt neben der verbesserten Genauigkeit auch Kostenvorteile mit sich. NVIDIA weist darauf hin, dass die Modellanpassung und -bewertung durch die Open-Source-Bibliothekssuite NVIDIA NeMo beschleunigt werden kann. LangChain hat das Deep-Agents-Framework für Nemotron 3 Ultra angepasst und erreicht damit die höchste Agentengenauigkeit unter offenen Modellen, wobei die Kosten pro Durchlauf etwa zehnmal niedriger sind als bei führenden geschlossenen Alternativen. Arcee AI hat Nemotron auf der NVIDIA-Blackwell-Plattform nachtrainiert und erreicht Inferenzkosten von etwa 90 Cent pro Million Ausgabetoken – etwa 20-mal günstiger als vergleichbare geschlossene Spitzenmodelle – und belegt gleichzeitig den zweiten Platz im PinchBench-Benchmark bei vollständig offenen Gewichten.
Dieser Kostenvorteil hilft Unternehmen, umfangreichere Experimente durchzuführen, mehr Bereitstellungen zu realisieren und Iterationen zu beschleunigen. Die NVIDIA Nemotron Coalition treibt die Umwandlung der Open-Modell-Entwicklung in Ökosystem-Aktivitäten voran, indem sie Modellentwickler und Entwickler zusammenbringt, um Nemotron durch gemeinsame Daten, Bewertungen und Fachwissen zu verbessern. Diese Modelle können über build.nvidia.com getestet werden.
