開発者や企業が導入、修正、革新のために利用できるオープンテクノロジーは、インターネットの誕生からクラウドコンピューティングの黎明期に至るまで、あらゆる主要なテクノロジーシフトを支えてきました。AIも同じ道を辿るべきです。
だからこそ、NVIDIA NemotronファミリーのマルチモーダルAIモデル、データセット、そして技術はオープンに提供されています。ローカルPCからエンタープライズ規模のシステムまで、研究にも商用にも利用可能なNemotronは、AIアプリケーション構築のためのオープンな基盤を提供します。開発者はGitHub、Hugging Face、OpenRouterでNemotronを利用できます。
Nemotronは、開発者、スタートアップ企業、そしてあらゆる規模の企業が、透明性のあるオープンソースのトレーニングデータでトレーニングされたモデルを活用できるようにします。カスタマイズから導入まで、開発のあらゆるフェーズを加速するためのツールも提供しています。
このテクノロジーの透明性は、導入者がモデルの動作を理解し、その結果を信頼できることを意味します。
Nemotron は、汎用知能とエージェント型 AI 推論機能、そして特殊な AI ユースケースへの適応性により、製造、医療、教育、小売など、さまざまな業界の AI イノベーターやリーダー企業によって広く利用されています。
NVIDIA Nemotron とは？
NVIDIA Nemotron は、あらゆる段階で効率的な AI 開発を実現するために設計されたオープンソース AI テクノロジーの集合体です。以下の機能が含まれます。
マルチモーダルモデル：最先端の AI モデル。オープンチェックポイントとして提供され、大学院レベルの科学的推論、高度な数学、コーディング、指示追従、ツール呼び出し、視覚的推論において優れた性能を発揮します。
事前学習、事後学習、マルチモーダルデータセット：AI モデルに言語、数学、問題解決などのスキルを学習させる、厳選されたテキスト、画像、動画データの集合です。
数値精度アルゴリズムとレシピ：AI の実行速度とコストを削減しながら、正確な回答を提供する高度な精度技術です。
GPU クラスター上でトレーニングを効率的にスケーリングするためのシステムソフトウェア：NVIDIA GPU 上で大規模かつ大規模なモデルを対象としたトレーニングと推論を高速化するための最適化されたソフトウェアとフレームワーク。
トレーニング後の方法論とソフトウェア：AI をよりスマートで安全に、そして特定のジョブにおいてより優れたものにするための微調整手順。
Nemotron は、民間部門と公共部門の開発者、業界リーダー、AI インフラストラクチャ構築者に、オープンで透明性が高く、適応性の高い AI プラットフォームを提供するという NVIDIA の幅広い取り組みの一環です。
汎用知能と特殊化知能の違いは何ですか？
NVIDIA は、AI 推論を含む汎用知能機能の水準を引き上げるとともに、特殊化を加速し、世界中の企業が業界固有の課題に AI を導入できるよう支援するために Nemotron を開発しました。
汎用知能とは、幅広いタスクを実行するために膨大な公開データセットでトレーニングされたモデルを指します。これは、幅広い問題解決と推論タスクに必要なエンジンとして機能します。専門インテリジェンスは、業界や組織固有の言語、プロセス、優先事項を学習し、AIモデルに特定の現実世界のアプリケーションへの適応能力を与えます。
あらゆる業界でAIを大規模に提供するには、この両方が不可欠です。
だからこそ、Nemotronは、さまざまなコンピューティングプラットフォーム向けに最適化された事前学習済みの基礎モデルを提供するだけでなく、NVIDIA NeMoやNVIDIA Dynamoなどのツールも提供し、汎用AIモデルを専門インテリジェンス向けにカスタマイズされたカスタムモデルに変換しています。
開発者と企業はNemotronをどのように活用しているのでしょうか？
NVIDIAは、あらゆる場所の開発者の作業を加速し、将来のAIシステムの設計に役立つように、Nemotronを開発しています。
研究者からスタートアップ企業、グローバル企業まで、開発者は柔軟で信頼性の高いAIを必要としています。Nemotronは、ほぼあらゆる分野向けにAIを構築、カスタマイズ、統合するためのツールを提供しています。
CrowdStrikeは、セキュリティチーム向けのノーコードプラットフォームであるCharlotte AI AgentWorksをNemotronに統合し、エージェントエコシステムの強化とセキュリティ強化に貢献しています。この協業により、アナリストはNemotron モデルによる信頼性の高いエンタープライズグレードのセキュリティを活用し、大規模な専用 AI エージェントの構築と導入が可能になり、セキュリティ運用が再定義されます。
DataRobot は、NVIDIA と共同開発した Agent Workforce Platform において、大規模な AI エージェントのトレーニング、カスタマイズ、管理のためのオープン基盤として Nemotron を活用しています。このプラットフォームは、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境において、完全に機能する AI エージェントワークフォースを構築、運用、管理するためのソリューションです。
ServiceNow は今年初め、NVIDIA との提携により Apriel Nemotron 15B モデルを発表しました。両社のデータでトレーニングされたこのモデルは、リアルタイムワークフロー実行向けに特別に構築されており、高度な推論を小規模で提供することで、より高速、効率的、そして費用対効果の高いものとなっています。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンが主導する独立系 AI イニシアチブである UK-LLM は、Nemotron のオープンソース技術とデータセットを使用して、英語とウェールズ語向けの AI 推論モデルを開発しました。
NVIDIA は、Nemotron の開発から得られた知見を、Grace Blackwell、Vera Rubin、Feynman といった次世代システムの設計にも活用しています。AI モデルにおける最新のイノベーション、例えば精度低減、スパース演算、新しいアテンションメカニズム、最適化アルゴリズムなどは、いずれも GPU アーキテクチャを形作っています。
例えば、大規模言語モデル (LLM) のトレーニング中にパラメーターごとにわずか 4 ビットを使用する新しいデータ形式である NVFP4 は、Nemotron で発見されました。この進歩は消費電力を大幅に削減し、将来の NVIDIA システムの設計に影響を与えています。
NVIDIA は、AI コミュニティ全体によって構築されたオープンテクノロジーを活用して、Nemotron の改良にも取り組んでいます。
Alibaba の Qwen オープンモデルは、データ拡張機能を提供し、Nemotron の事前トレーニングおよび事後トレーニングデータセットを改善しました。最新の Qwen3-Next アーキテクチャは、ロングコンテキスト AI の限界を押し広げ、NVIDIA の研究機関と MIT の Gated Delta Networks を活用しています。
AI推論のパイオニアであるDeepSeek R1は、モデルに思考方法を学習させるために使用できるNemotronの数学、コード、推論オープンデータセットの開発につながりました。
OpenAIのgpt-ossオープンウェイトモデルは、調整可能な推論設定を含む、驚異的な推論、数学、ツール呼び出し機能を備えており、Nemotronのトレーニング後データセットを強化するために使用できます。
MetaのLlamaオープンモデルコレクションは、Nemotronデータセットとレシピを使用して高度な推論機能を追加したオープンモデルファミリーであるLlama-Nemotronの基盤です。
Hugging FaceでNVIDIA Nemotronモデルとデータを使用して、AIモデルとエージェントのトレーニングとカスタマイズを開始するか、OpenRouterでモデルを無料でお試しください。NVIDIA RTX PCを使用する開発者は、llama.cppフレームワークを介してNemotronにアクセスできます。
10月29日（水）にワシントンD.C.で開催されるNVIDIA GTCで開催されるAgentic AI Dayに、NVIDIAが主催するイベントにぜひご参加ください。開発者、研究者、そしてテクノロジーリーダーが一堂に会するこのイベントでは、NVIDIAのテクノロジが国家レベルのAI推進を加速させ、次世代のAIエージェントをどのように支えているのかを解説します。
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カテゴリー：Generative AI | ソフトウェア
タグ：Agentic AI | 推論 | Nemotron | オープンソース | 合成データ生成 | 信頼できるAI
出典: 元記事を読む
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