Nvidia hat Nemotron eingeführt, eine erweiterte Version von Llama-3.1, die entwickelt wurde, um die fortschrittlichsten Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) zu übertreffen, darunter GPT-4.
Dank sorgfältig gepflegter Daten und innovativer Hardware verspricht Nemotron unvergleichliche Leistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. In diesem Artikel sehen wir alle Details.
Nemotron von Nvidia übertrifft GPT-4o und Claude-3 dank einer beispiellosen KI-Rechenleistung
Wie bereits angekündigt, hat Nvidia sein neues Modell der künstlichen Intelligenz, Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct, mit einer disruptiven Wirkung vorgestellt.
Dieses Modell, so Nvidia, verspricht, die derzeit fortschrittlichsten KI-Systeme zu übertreffen, wie GPT-4o von OpenAI und Claude-3 von Anthropic.
Die Ankündigung, die über einen Beitrag auf X vom Konto Nvidia AI Developer gemacht wurde, hat schnell die Aufmerksamkeit der Experten der Branche auf sich gezogen.
Das Nemotron-Modell stellt eine modifizierte und verbesserte Version des Llama-3.1-70B-Instruct von Meta dar, einer Open-Source-AI-Plattform.
Die von Nvidia vorgenommene Änderung, hervorgehoben durch den Teil „Nemotron“ im Namen, spiegelt den bedeutenden technologischen Beitrag des Unternehmens wider, der das Modell zu neuen Höhen der Leistung und Vielseitigkeit geführt hat.
Die Grundidee ist, dass dieses Modell nützlicher und leistungsfähiger sein könnte als die populäreren Modelle wie GPT-4 und Claude-3, dank einer raffinierten Abstimmung und einer hochmodernen Hardware-Infrastruktur, die von Nvidia selbst entwickelt wurde.
Nemotron entsteht im Kontext der Arena der Chatbots, bekannt als lEheein Raum, in dem verschiedene Modelle der künstlichen Intelligenz verglichen werden.
Meta, mit seiner Serie von AI-Modellen namens „Llama“, hat die Grundlage bereitgestellt, auf der Nvidia dieses neue System aufgebaut hat.
Das Hauptziel war es, ein Open-Source-AI-Modell zu erstellen, das Entwicklern für weitere Anpassungen zugänglich ist.
Nvidia wollte jedoch noch weiter gehen und seine Ressourcen einsetzen, um ein künstliches Intelligenzsystem zu schaffen, das in der Lage ist, mit Branchenführern mitzuhalten und diese zu übertreffen.
Allerdings wollte Nvidia noch weiter gehen und setzte seine Ressourcen ein, um ein KI-System zu schaffen, das mit den Branchenführern konkurrieren und sie übertreffen kann.
Was zeichnet Nemotron aus?
Eines der Schlüsselelemente, das es Nemotron ermöglicht hat, sich abzuheben, ist die Verwendung von Datensätzen die sorgfältig ausgewählt und hochentwickelte Feinabstimmungsprozesse durchlaufen haben.
Nvidia hat seine enormen Rechenkapazitäten genutzt und dabei modernste Hardware eingesetzt, um das Modell Llama-3.1-70B über seine anfänglichen Grenzen hinaus zu pushen.
Dies hat es ermöglicht, eine Version der KI zu schaffen, die nicht nur leistungsfähiger, sondern auch aus praktischer Sicht „nützlicher“ ist.
Ein Begriff, der im Bereich der künstlichen Intelligenz mehrere Interpretationen haben kann, sich jedoch im Allgemeinen auf die Fähigkeit des Modells bezieht, relevante, genaue und zeitnahe Antworten zu liefern.
Das Benchmarking ist eine der Methoden, die verwendet werden, um die Effektivität eines Modells der künstlichen Intelligenz zu bewerten. Es gibt jedoch keine einzige und endgültige Methodik, um zu bestimmen, welches Modell „das beste“ ist.
Dies liegt daran, dass der Nutzen und die Effizienz eines AI-Modells oft von subjektiven Bewertungen und dem Kontext abhängen, in dem es verwendet wird.
Das Benchmarking besteht tatsächlich darin, verschiedene KI-Modelle denselben Tests zu unterziehen und die erzielten Ergebnisse in Bezug auf Nützlichkeit und Genauigkeit zu bewerten.
Im Fall von Nemotron behauptet Nvidia, dass sein neues Modell die Hauptkonkurrenten, darunter GPT-4o und Claude-3, bei weitem übertrifft.
Der Wettbewerb in der Arena der Chatbots ist intensiv, und Nemotron scheint bereit zu sein, die Ranglisten zu erklimmen.
Obwohl es noch nicht vollständig in den offiziellen Ranglisten der lmarena aufgeführt ist, behauptet Nvidia, dass sein Modell im Test „Schwierig“ eine Punktzahl von 85 erreicht habe. Eine Bewertung, die, wenn sie bestätigt wird, es an die Spitze dieser besonderen Kategorie setzen würde.
Dieses Ergebnis wäre noch bemerkenswerter, wenn man bedenkt, dass Llama-3.1-70B, die Basis des Nemotron, ein mittelgroßes Modell im Vergleich zur Version 405B von Llama-3.1 ist, die viel komplexer ist und eine signifikant höhere Anzahl von Parametern aufweist.
Open-Source-Basis und andere Parameter
Um eine Vorstellung von der Größe und Komplexität der AI-Modelle zu geben, wurde GPT-4o, eines der fortschrittlichsten Modelle von OpenAI, mit über 1 Billion Parametern entwickelt.
Die Anzahl der Parameter ist einer der Schlüsselindikatoren für die Leistung und die Kapazität eines bull Modells der künstlichen Intelligenz.
Tuttavia, Nvidia scheint es geschafft zu haben, die Leistung von Nemotron zu maximieren, trotz der relativ geringeren Anzahl von Parametern im Vergleich zu GPT-4o.
Ein weiterer interessanter Aspekt von Nemotron ist seine Open Source Basis, die es einer breiten Entwicklergemeinschaft zugänglich macht.
Dieser Open-Source-Ansatz hat das Potenzial, die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz weiter zu beschleunigen, da er Experten aus der ganzen Welt ermöglicht, zur Verbesserung und Anpassung des Modells beizutragen.
Außerdem zeigt die Tatsache, dass Nvidia beschlossen hat, seine Arbeit auf ein Open-Source-Projekt wie Llama-3.1 zu stützen, die Bedeutung von Zusammenarbeit und geteilter Innovation im technologischen Fortschritt.
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