Otonom Yapay Zeka Ajanlarının Gelişimi
Yapay zekanın daha büyük bir otonomiye doğru ilerlemesi, bağımsız karar verebilen AI ajanlarının ortaya çıkışıyla önemli bir aşama kaydedildiğini gösteriyor. Bu ajanlar, karmaşık ve gerçek dünya ortamlarında etkili bir şekilde çalışabilmeleri için yalnızca örüntü tanıma ve istatistiksel tahminin ötesine geçmelidir. Bu, bilgiyi işlemek, mantık uygulamak ve kararlar almak için tasarlanmış akıl yürütme modellerinin benimsenmesiyle mümkün olmaktadır; böylece daha zeki ve uyum sağlayan bir davranış sergilenmektedir.
Akıl Yürütme Modellerinin Önemi
Yapılandırılmış düşünme ile bağlamsal farkındalığı birleştiren akıl yürütme modelleri, ajanların insana benzer bir anlayışla dinamik görevleri yerine getirebilmeleri için gerekli bilişsel temeli sağlar.
İşletmeler, ajanlarının yeteneklerini maksimize etmek için her platformda tam kontrol sağlayabilen gelişmiş akıl yürütme modellerine ihtiyaç duymaktadır. Yapay zeka ajanlarının benimsenmesini hızlandırmak amacıyla NVIDIA, NVIDIA Nemotron serisi açık modeller geliştirmektedir. Bu modeller, akıl yürütme ve ajans görevlerinde %100’e yakın doğruluk oranı elde ederken, verimli hesaplama sağlayarak kenar, veri merkezi ve bulut gibi farklı platformlarda üstün performans sunar.
Nemotron Modellerinin Oluşturulma Süreci
Nemotron modellerinin geliştirme süreci, mevcut en iyi temel modellerle başlar. Bu modeller, akıl yürütme ve ajans performansı artıracak şekilde tamamlanır ve hesaplama verimliliği, veri işleme hızı ve gecikme performansı açısından maksimize edilir.
Optimizasyon Teknikleri ve Avantajları
Bir Nemotron modeli oluşturmak için ekip, bir açık modelden başlayarak aşağıdaki önemli adımları gerçekleştirir:
| Teknik | Açıklama | Amaç/Fayda |
| Sinir Ağı Arama (NAS) | Model tasarımlarını otomatik olarak keşfederek LLM’ler (Büyük Dil Modelleri) için performans ve verimlilik dengesini sağlar. | Performans ile verimlilik arasında en iyi ticaret dengesini sağlamak için model yapısını optimize eder. |
| Bilgi Distilasyonu | Sıklıkla veri üretimi ile birlikte çeşitli eğitim aşamalarında kullanarak, daha küçük ve hızlı modellere akıl yürütme becerilerini aktararak maliyetleri düşürür. | Güçlü akıl yürütme yeteneklerine sahip verimli modeller yaratır. |
| Denetimli İnce Ayar | Modeller, akıl yürütme ve akıl yürütme dışında kalan verilerin karışımıyla eğitilmektedir. Bu şekilde görev türüne bağlı olarak yanıtlarını uyarlamalarına yardımcı olur. | Çeşitli görevler arasında modelin uyum sağlamasını ve yanıt kalitesini artırır. |
| Takviye Öğrenimi (RL) | Doğru, yapılandırılmış çıktılara prim vererek akıl yürütme kalitesini ve performansını geliştirir. Bu sayede denetimli öğrenimle birlikte performans artışı sağlar. | Ödül tabanlı optimizasyon ile çıktı kalitesini ve görev performansını artırır. |
Bu optimizasyon tekniklerinin sonucunda, Nemotron modelleri üstün doğruluk sağlayarak model boyutunu önemli ölçüde azaltmakta ve böylece daha yüksek veri işleme hızı sunmaktadır. Bu, toplam sahip olma maliyetini (TCO) düşürerek, modeli işletmeler için ideal hale getirir. Çeşitli sistemlerde, daha önce tanıtılan Llama Nemotron modelleri, diğer önde gelen açık modellere göre 5 kat daha yüksek veri işleme hızı sunmaktadır.
Avrupa’da Model Geliştiricileri NVIDIA Nemotron’u Benimsiyor
Paris’teki GTC etkinliğinde, NVIDIA, Fransa, Almanya, İtalya, Lüksemburg, Polonya, İspanya ve İsveç’teki birçok önde gelen bağımsız AI model geliştiricisi ile işbirliği yaparak optimizasyon çalışmaları gerçekleştirdiğini duyurdu.
Nemotron modelleri, yüksek veri işleme hızı ve düşük gecikme için optimize edilmiş NVIDIA NIM çıkarım mikro hizmetleri olarak da sunulmaktadır. NVIDIA NIM, endüstri standartlarına uygun API’ler kullanarak, on-premises veya bulut üzerinde kesintisiz ve ölçeklenebilir AI çıkarımı sağlar.
Mistral-Nemotron: Yapay Ajanslar için Devrim Yaratan Model
Nemotron ailesine yeni katılan Mistral-Nemotron modeli, kurumsal ajanik AI için önemli bir atılım yapmaktadır. Mistral-Nemotron, çok çeşitli profesyonel uygulamalar için tasarlanmış turbo bir modeldir ve yüksek doğruluk ile birlikte önemli hesaplama verimliliği sunmaktadır. Yazılım geliştirme ve müşteri hizmetleri gibi birçok alanda başarılı bir şekilde çalışır ve özellikle araç çağırma yeteneğiyle ön plana çıkar; böylece kurumsal uygulamalarda ajans oluşturmak için ideal hale gelir.
Mistral-Nemotron modeli NIM mikro hizmeti olarak yüksek veri işleme hızı ve düşük gecikme ile sunulmaktadır; istediğiniz yerden (on-premises veya bulut) indirip kullanabilirsiniz.
Kurumsal Kullanıma Uygun Diğer Nemotron Modelleri
Llama Nemotron Ultra ve Llama Nemotron Nano gibi kurumsal kullanıma uygun modeller; akıl yürütme, matematik ve araç çağırma konularında kendi boyutlarındaki diğer açık modellere liderlik etmektedir. Yakın zamanda duyurduğumuz Llama Nemotron Vision, görsel akıl yürütme ve belge anlama alanında OCRBench V2’de en yüksek sıralamaya sahiptir.
NVIDIA Araştırma ekibi ayrıca AceReasoning Nemotron modelini tanıttı; bu model, matematik ve kodlama alanlarında öne çıkmaktadır. Nemotron-H ise, yüksek doğruluk ve daha hızlı çıkarım hızları sunan hibrit Mamba-Transformer modellerinin bir ailesidir.
Llama Nemotron Safety Guard V2, içerik güvenliği alanında en yüksek doğruluğu (%81.6) sağlayan bir açık model olarak öne çıkmaktadır. Bu model, Nemotron İçerik Güvenliği Veritabanı V2 kullanılarak eğitilmiştir ve güvenli veya güvensiz olarak sınıflandırılan yanıtlar verir.
Ajanlar arasında Nemotron-CORTEXA, gerçek sorunları çözmek için tasarlanan yazılım mühendisliği ajanı olarak öne çıkmaktadır; GitHub üzerindeki düzgün kaynak dosyalarını tespit edip, çeşitli hata düzeltmelerini ve birim testlerini oluşturur ve en iyi çözümü seçmek için LLM’i yargıç olarak kullanır. SWE-bench Doğrulanmış setinde sorunların %68.2’sini çözme başarı oranı ile dikkat çekmektedir.
Model Eğitiminde Yenilikçi Veri Setleri
Nemotron ekibi, kullandıkları veri setlerini açık kaynak olarak paylaştı ve bu veri setleri Hugging Face liderlik tablolarında üst sıralarda yer almaktadır. OpenMathReasoning veri seti, LLM’leri gelişmiş matematiksel problem çözme konusunda eğitmek için tasarlanmıştır. Diğer yandan, OpenCodeReasoning veri seti, kod üretimi ve akıl yürütme yeteneklerini geliştirmeyi hedeflemektedir.
Bir de Nemotron-Personas mevcut; bu, ABD’deki demografik ve coğrafi dağılımlara uygun olarak tasarlanmış sentetik kişiliklerin açık kaynak veri setidir. Özgün verilerle birlikte nüfus çeşitliliğini yansıtacak şekilde oluşturulmuştur ve çok çeşitli alanlarda ve kullanım senaryolarında destek sunar.
NVIDIA Nemotron Modellerine Başlayın
Mistral-Nemotron NIM modelini doğrudan tarayıcınızdan deneyebilirsiniz. Ayrıca, yakında indirilebilir NIM’in geleceğini takip edin. Daha önce sunulan Llama Nemotron modellerini ve eğitim veri setlerini de erişebilirsiniz:
- Llama Nemotron Nano, Super, ve Ultra modellerini tarayıcınızdan deneyin.
- Llama Nemotron aile koleksiyonunu ve veri setlerini, örneğin OpenMathReasoning, OpenCodeReasoning, ve Llama Nemotron Sonrası Eğitim veri setlerini Hugging Face’den indirebilirsiniz.
