Offene Technologien – die Entwicklern und Unternehmen zur Übernahme, Änderung und Innovierung zur Verfügung gestellt werden – waren Teil jedes wichtigen Technologiewandels, von der Geburt des Internets bis zu den Anfängen des Cloud-Computings. KI sollte den gleichen Weg gehen.
Aus diesem Grund ist die NVIDIA Nemotron-Familie von multimodalen KI-Modellen, Datensätzen und Techniken offen verfügbar. Nemotron ist für die Forschung und kommerzielle Nutzung, von lokalen PCs bis hin zu Systemen für Unternehmen zugänglich und bietet eine offene Grundlage für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Es ist Entwicklern für den Einstieg auf GitHub, Hugging Face und OpenRouter verfügbar.
Nemotron ermöglicht es Entwicklern, Start-ups und Unternehmen jeder Größe, Modelle zu nutzen, die mit transparenten, Open-Source-Trainingsdaten trainiert wurden. Es bietet Tools zur Beschleunigung jeder Entwicklungsphase, von der Anpassung bis zur Bereitstellung
Die Transparenz der Technologie bedeutet, dass ihre Anwender verstehen können, wie ihre Modelle funktionieren, und den Ergebnissen vertrauen können, die sie liefern
Die Funktionen von Nemotron für generalisierte Intelligenz und agentisches KI-Reasoning – und seine Anpassungsfähigkeit an spezialisierte KI-Anwendungsfälle – haben dazu geführt, dass es heute weit verbreitet genutzt wird – von KI-Innovatoren und Führungskräften in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen, Bildung und Einzelhandel.
Was ist NVIDIA Nemotron?
NVIDIA Nemotron ist eine Sammlung von Open-Source-KI-Technologien, die für eine effiziente KI-Entwicklung in jeder Phase entwickelt wurden. Sie umfasst:
- Multimodale Modelle: Modernste KI-Modelle, die als offene Checkpoints bereitgestellt werden und sich durch wissenschaftliches Denken auf Hochschulniveaus, fortschrittliche Mathematik, Programmierung, Befehlsausführung, Tool-Aufrufe und visuelles Denken auszeichnen.
- Vortrainieren, Nachtrainieren und multimodale Datensätze: Sammlungen von sorgfältig ausgewählten Text-, Bild- und Videodaten, die KI-Modellen Fähigkeiten einschließlich Sprache, Mathematik und Problemlösung vermitteln.
- Numerische Präzisionsalgorithmen und Rezepte: Fortschrittliche Präzisionstechniken, die KI schneller und billiger in der Ausführung machen und gleichzeitig die Antworten genau halten.
- Systemsoftware für die effiziente Skalierung des Trainings in GPU-Clustern: Optimierte Software und Frameworks, die das beschleunigte Training und Inferenz auf NVIDIA GPUs in großem Maßstab für die größten Modelle ermöglichen.
- Nachtrainieren-Methoden und Software: Feinabstimmungsschritte, die KI für bestimmte Jobs intelligenter, sicherer und besser machen.
Nemotron ist Teil der umfassenderen Bemühungen von NVIDIA, offene, transparente und anpassungsfähige KI-Plattformen für Entwickler, Branchenführer und Entwickler von KI-Infrastruktur im privaten und öffentlichen Sektor bereitzustellen.
Was ist der Unterschied zwischen generalisierter Intelligenz und spezialisierter Intelligenz?
NVIDIA hat Nemotron entwickelt, um die Messlatte für generalisierte Intelligenzfunktionen – einschließlich KI-Reasoning – höher zu legen und gleichzeitig die Spezialisierung zu beschleunigen und Unternehmen weltweit dabei zu unterstützen, KI für branchenspezifische Herausforderungen einzusetzen.
Generalisierte Intelligenz bezieht sich auf Modelle, die mit riesigen öffentlichen Datensätzen trainiert werden, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Sie dient als Engine, die für umfassende Problemlösungs- und Reasoning-Aufgaben erforderlich ist. Spezialisierte Intelligenz lernt die einzigartige Sprache, Prozesse und Prioritäten einer Branche oder Organisation und gibt KI-Modellen die Möglichkeit, sich an spezifische reale Anwendungen anzupassen. Um KI in großem Maßstab in jeder Branche bereitzustellen, sind beide unerlässlich.
Aus diesem Grund bietet Nemotron vortrainierte Foundation-Modelle, die für eine Reihe von Computing-Plattformen optimiert sind, sowie Tools wie NVIDIA NeMo und NVIDIA Dynamo an, um generalisierte KI-Modelle in maßgeschneiderte Modelle zu verwandeln, die auf spezialisierte Intelligenz zugeschnitten sind.
Wie nutzen Entwickler und Unternehmen Nemotron?
NVIDIA entwickelt Nemotron, um die Arbeit von Entwicklern überall zu beschleunigen – und um das Design von zukünftigen KI-Systemen zu unterstützen.
Von Forschern bis hin zu Start-ups und globalen Unternehmen benötigen Entwickler flexible, vertrauenswürdige KI. Nemotron bietet die Tools zur Entwicklung, Anpassung und Integration von KI für praktisch jeden Bereich.
- CrowdStrike integriert seine Charlotte AI AgentWorks No-Code-Plattform für Sicherheitsteams in Nemotron und trägt dazu bei, das agentische Ökosystem zu unterstützen und zu sichern. Diese Zusammenarbeit definiert den Sicherheitsbetrieb neu, indem sie es Analysten ermöglicht, spezialisierte KI-Agenten in großem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen, wobei sie vertrauenswürdige, unternehmensgerechte Sicherheit mit Nemotron-Modellen nutzt.
- DataRobot nutzt Nemotron als offene Grundlage für das Training, die Anpassung und die Verwaltung von KI-Agenten in großem Maßstab in der Agent Workforce-Plattform, die gemeinsam mit NVIDIA entwickelt wurde – einer Lösung für den Aufbau, den Betrieb und die Steuerung einer voll funktionsfähigen KI-Agenten-Belegschaft in lokalen Umgebungen, hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen.
- ServiceNow hat Anfang dieses Jahres das Apriel Nemotron 15B-Modell in Partnerschaft mit NVIDIA vorgestellt. Das Modell wurde mit Daten beider Unternehmen nachtrainiert und speziell für die Echtzeit-Workflow-Ausführung entwickelt und bietet fortschrittliches Reasoning in einer kleineren Größe, was es schneller, effizienter und kostengünstiger macht.
- UK-LLM, eine souveräne KI-Initiative unter der Leitung des University College London, nutzte Nemotron Open-Source-Techniken und Datensätze, um ein KI-Reasoning-Modell für Englisch und Walisisch zu entwickeln.
NVIDIA nutzt die Erkenntnisse aus der Entwicklung von Nemotron auch, um das Design seiner Systeme der nächsten Generation zu unterstützen, einschließlich Grace Blackwell, Vera Rubin und Feynman. Die neuesten Innovationen in KI-Modellen, einschließlich reduzierter Präzision, sparser Arithmetik, neuer Aufmerksamkeitsmechanismen und Optimierungsalgorithmen, prägen alle GPU-Architekturen.
Zum Beispiel wurde NVFP4, ein neues Datenformat, das nur vier Bits pro Parameter während des Trainings großer Sprachmodelle (LLM) verwendet, mit Nemotron entdeckt. Dieser Fortschritt, der den Energieverbrauch erheblich reduziert, beeinflusst das Design von zukünftigen NVIDIA-Systemen.
NVIDIA verbessert Nemotron außerdem mit offenen Technologien, die von der breiteren KI-Community entwickelt wurden.
- Das offene Qwen-Modell von Alibaba hat Datenverbesserung bereitgestellt, die die Vortrainieren- und Nachtrainieren-Datensätze von Nemotron verbessert hat. Die neueste Qwen3-Next-Architektur hat die Grenzen der Langkontext-KI erweitert. Das Modell nutzt Gated-Delta-Netzwerke aus der NVIDIA-Forschung und dem MIT.
- DeepSeek R1, ein Pionier im Bereich KI-Reasoning, führte zur Entwicklung von offenen Nemotron-Datensätzen für Mathematik, Code und Reasoning, die verwendet werden können, um Modellen das Denken beizubringen.
- OpenAIs gpt-oss Open-Weight-Modelle zeigen unglaubliche Reasoning-, Mathematik- und Tool-Aufruffunktionen, einschließlich anpassbarer Reasoning-Einstellungen, die verwendet werden können, um Nemotron-Nachtrainieren-Datensätze zu stärken.
- Die Llama-Sammlung offener Modelle von Meta ist die Grundlage für Llama-Nemotron, eine offene Modellfamilie, die Nemotron-Datensätze und Rezepte nutzte, um fortschrittliche Reasoning-Funktionen hinzuzufügen.
Beginnen Sie das Training und die Anpassung von KI-Modellen und -Agenten mit NVIDIA Nemotron-Modellen und Daten auf Hugging Face oder testen Sie Modelle kostenlos auf OpenRouter. Entwickler, die NVIDIA RTX-PCs nutzen, können über das llama.cpp-Framework auf Nemotron zugreifen.
Nehmen Sie an NVIDIA am Agentic-KI-Tag auf der NVIDIA GTC Washington, D.C. am Mittwoch, dem 29. Oktober, teil. Die Veranstaltung wird Entwickler, Forscher und Technologieführer zusammenbringen, um zu zeigen, wie NVIDIA-Technologien nationale KI-Prioritäten beschleunigen und die nächste Generation von KI-Agenten unterstützen.
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