حمایت NVIDIA از استراتژی‌های هوش مصنوعی حاکمیتی با راه‌اندازی چهار میکروسرویس NIM

1. مقدمه‌ای بر استراتژی‌های هوش مصنوعی حاکمیتی

1.1. رشد استراتژی‌های ملی در توسعه هوش مصنوعی
کشورها به‌طور فزاینده‌ای به‌دنبال استراتژی‌های هوش مصنوعی حاکمیتی هستند تا اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی منعکس‌کننده ارزش‌ها و مقررات محلی هستند. این استراتژی‌ها شامل توسعه هوش مصنوعی با استفاده از زیرساخت، داده‌ها و تخصص‌های داخلی می‌شود.

2. معرفی میکروسرویس‌های NVIDIA NIM

2.1. راهبرد NVIDIA برای پشتیبانی از هوش مصنوعی حاکمیتی
NVIDIA با راه‌اندازی چهار میکروسرویس جدید NIM، به این حرکت کمک می‌کند. این میکروسرویس‌ها به‌منظور ساده‌سازی ایجاد و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی مولد طراحی شده‌اند و از مدل‌های اجتماعی متناسب با منطقه پشتیبانی می‌کنند.

3. افزایش تعامل کاربر و دقت پاسخ‌ها

3.1. مفهوم عمیق‌تر با زبان‌های محلی
این میکروسرویس‌ها با درک عمیق‌تر از زبان‌ها و ظرافت‌های فرهنگی محلی، وعده تعامل بیشتر با کاربر را می‌دهند و منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر می‌شوند.

4. پیش‌بینی‌های بازار نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد در آسیا-پاسیفیک

4.1. رشد چشمگیر درآمد تا سال ۲۰۳۰
با توجه به پیش‌بینی‌های ABI Research، بازار نرم‌افزار هوش مصنوعی مولد در منطقه آسیا-پاسیفیک به‌زودی با افزایش درآمد از ۵ میلیارد دلار در سال جاری به ۴۸ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۰ رشد خواهد کرد.

5. مدل‌های زبانی جدید در میکروسرویس‌های NVIDIA

5.1. مدل‌های زبانی منطقه‌ای و درک دقیق‌تر قوانین محلی
دو مدل زبانی جدید به‌نام‌های Llama-3-Swallow-70B و Llama-3-Taiwan-70B معرفی شده‌اند که به‌ترتیب بر روی داده‌های ژاپنی و ماندارین آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها برای درک دقیق‌تر از قوانین، مقررات و ظرافت‌های فرهنگی محلی طراحی شده‌اند.

6. توانمندی‌های مدل‌های RakutenAI

6.1. مدل‌های RakutenAI 7B و نتایج برتر
مدل‌های خانواده RakutenAI 7B، بر پایه Mistral-7B و آموزش دیده بر روی داده‌های انگلیسی و ژاپنی، به‌عنوان دو میکروسرویس مجزا برای عملکردهای Chat و Instruct در دسترس هستند و در بین مدل‌های بزرگ زبان ژاپنی بالاترین نمره میانگین را کسب کرده‌اند.

7. اهمیت آموزش مدل‌های بزرگ زبان بر اساس زبان‌های محلی

7.1. تسهیل ارتباطات دقیق و نیات فرهنگی
آموزش مدل‌های بزرگ زبان (LLM) بر روی زبان‌های محلی برای افزایش کارایی خروجی بسیار حیاتی است. این مدل‌ها با دقت منعکس‌کننده ظرافت‌های فرهنگی و زبانی، ارتباطات دقیق‌تری را تسهیل می‌کنند.

8. سرمایه‌گذاری‌های جهانی در زیرساخت‌های هوش مصنوعی حاکمیتی

8.1. سرمایه‌گذاری کشورهای مختلف
این تلاش جهانی برای زیرساخت‌های هوش مصنوعی حاکمیتی در سرمایه‌گذاری‌های قابل توجه از کشورهای مختلف مانند سنگاپور، امارات، کره جنوبی، سوئد، فرانسه، ایتالیا و هند مشهود است.

9. تأکید بر توسعه مدل‌های هوش مصنوعی حاکمیتی

9.1. ضرورت رعایت هنجارهای فرهنگی
ریو یوکوتا، استاد مرکز اطلاعات علمی و محاسباتی جهانی در دانشگاه فناوری توکیو، تأکید کرد که “مدل‌های LLM ابزارهای فکری هستند که با فرهنگ و خلاقیت انسانی تعامل دارند.”

10. استفاده از میکروسرویس‌های NIM NVIDIA

10.1. سازگاری با محیط‌های محلی و بهبود عملکرد
میکروسرویس‌های NIM NVIDIA به کسب‌وکارها، نهادهای دولتی و دانشگاه‌ها این امکان را می‌دهند که LLMهای بومی را در محیط‌های خود میزبان کنند. این میکروسرویس‌ها با استفاده از کتابخانه NVIDIA TensorRT-LLM بهینه‌سازی شده‌اند و بهبود عملکرد و سرعت استقرار را وعده می‌دهند.