NVIDIA เปิดตัว Nemotron 3 ชุดโมเดล AI แบบเปิดรุ่นใหม่ ปูทางสู่ยุค Multi-Agent AI

NVIDIA ประกาศเปิดตัว NVIDIA Nemotron 3 ซึ่งเป็นชุดโมเดล AI แบบ Open Source พร้อมชุดข้อมูลและ Library ที่ออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อน Agentic AI ที่มีประสิทธิภาพ และมีความเฉพาะทางสำหรับหลากหลายอุตสาหกรรม

โมเดลในตระกูล Nemotron มีทั้งหมด 3 ขนาดได้แก่ Nano, Super และ Ultra โดยทั้งหมดใช้สถาปัตยกรรมที่ชื่อว่า Hybrid Latent Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและใช้งานระบบ Multi-Agent (ระบบที่ AI หลายตัวทำงานพร้อมกัน) ได้อย่างมีเสถียรภาพในสเกลระดับใหญ่

Multi-Agent นับว่าเป็นหนึ่งใน AI ที่มีความซับซ้อนและมีความท้าทายในการพัฒนาอย่างมาก ทั้งในเรื่องของความยุ่งยากด้านการสื่อสารระหว่างระบบ, ข้อมูลที่มีโอกาสคลาดเคลื่อน รวมถึง Inference Cost ที่สูง รวมทั้งยังต้องการความโปร่งใสเพื่อที่จะไว้วางใจให้ AI เข้ามาจัดการ Workflow ที่ซับซ้อน ซึ่ง Nemotron 3 จึงถูกสร้างมาเพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้โดยตรงผ่านโมเดล 3 ขนาดดังนี้

  1. Nemotron 3 Nano โมเดลเล็กขนาด 30B เน้นงานเฉพาะทางที่ต้องการความรวดเร็ว
  2. Nemotron 3 Super โมเดลกลางขนาด 100B สำหรับการใช้งานในด้าน Multi-Agent
  3. Nemotron 3 Ultra โมเดลขนาด 500B สำหรับงาน AI ที่ซับซ้อนที่สุด

ในตอนนี้ Nemotron 3 Nano ได้เปิดให้ใช้งานแล้วผ่าน Hugging Face โดยเป็นโมเดลที่ถือว่าคุ้มค่าพลังในการประมวลผลที่สุด  เหมาะสำหรับงานแก้บั๊กซอฟต์แวร์ สรุปเนื้อหา หรือการค้นหาข้อมูล อีกทั้งยังมี Context Window มากถึง 1M Token ซึ่งจะช่วยให้ AI จำข้อมูลได้แม่นยำแม้ทำงานต่อเนื่องยาวนาน

Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA มองว่า นวัตกรรมแบบ Open-Source คือความก้าวหน้าของ AI ที่แท้จริง ซึ่ง Nemotron จะเป็นส่วนสำคัญในการเปลี่ยน AI ขั้นสูงให้กลายเป็นแพลตฟอร์มแบบเปิดที่มอบความโปร่งใส และประสิทธิภาพให้กับนักพัฒนา เพื่อสร้างระบบ Agentic ในระดับสเกลใหญ่

เพื่อให้การสร้าง AI Agent เฉพาะทางเป็นเรื่องง่ายขึ้น NVIDIA ได้ปล่อยชุดข้อมูลสำหรับการเทรน (Training Datasets) และไลบรารี Reinforcement Learning ระดับสูงออกมาด้วย ประกอบไปด้วย

  • ชุดข้อมูลขนาด 3 ล้านล้านโทเค็น ครอบคลุมทั้ง Pre-training, Post-training และ Reinforcement Learning เพื่อสร้าง Agent ที่เก่งเรื่องการเขียนโค้ดและการใช้เหตุผล
  • Nemotron Agentic Safety Dataset โดยเป็นข้อมูล Telemetry จากโลกจริงเพื่อช่วยให้ทีมพัฒนาใช้เพื่อความปลอดภัยของระบบ
  • Open Source Libraries โดยเปิดตัว NeMo Gym และ NeMo RL สำหรับสร้างสภาพแวดล้อมการเทรน และ NeMo Evaluator เพื่อวัดผลความปลอดภัยและประสิทธิภาพการทำงานของ AI สามารถดาวน์โหลดได้ผ่าน GitHub และ Hugging Face

อ้างอิง : NVIDIA

ลงทะเบียนเข้าสู่ระบบ เพื่ออ่านบทความฟรีไม่จำกัด

No comment

RELATED ARTICLE

Responsive image

อว. เปิดแนวทาง Talent Mobility เปิดทางอาจารย์ นักวิจัย และบุคคลากร ย้ายข้ามมหาวิทยาลัยได้โดยสิทธิและความก้าวหน้าไม่สะดุด

กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม หรือ อว. ออกประกาศแนวทางการเคลื่อนย้ายหรือการแลกเปลี่ยนบุคลากร พ.ศ. 2569 เปิดทางให้อาจารย์ นักวิจัย และบุคลากรในสังกัดไปปฏิบัติงานช...

Responsive image

BOI ยันไม่เอื้อต่างชาติ ผู้ผลิตชิ้นส่วนไทยได้สิทธิเท่ากัน พิจารณาที่คุณภาพ ไม่ใช่สัญชาติ ไทยมีสิทธิเต็มที่ ในยุคเปลี่ยนผ่านสู่ EV

บีโอไอยืนยันมาตรการส่งเสริมเปิดกว้างสำหรับผู้ประกอบการไทยและต่างชาติ โดยพิจารณาจากคุณภาพของโครงการ ที่ผ่านมาส่งเสริมผู้ผลิตชิ้นส่วนไทยเป็นจำนวนมาก อีกทั้งบริษัทไทยที่ดำเนินธุรกิจอย...

Responsive image

Huawei ผนึกพันธมิตรปั้นไทยสู่ AI Hub อาเซียน เปิด Thailand AI Ecosystem Initiative พร้อมนำ Agentic Infrastructure และ CodeArts Agent เข้าไทย

Huawei เปิดตัว Thailand AI Ecosystem Initiative พร้อมนำ Agentic Infrastructure และ CodeArts Agent เข้าไทย เชื่อมภาครัฐ ธุรกิจ มหาวิทยาลัย และนักพัฒนา เพื่อเร่งการใช้ AI ในองค์กรและ...