NeMo

2024 年 11 月 13 日

LLM テクニックの習得: データの前処理

LLM の精度向上におけるデータ品質は重要であり、さまざまなデータ処理手法があります。NeMo Curator を利用して今すぐ課題に対処してみましょう。
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2024 年 11 月 8 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - DPO 編 -

NeMo Framework を使用して、日本語の大規模言語モデル (LLM) で、人間の嗜好や価値観に沿うようにモデルを調整するアライメント手法の一つである、DPO (Direct Preference Optimization) を実行する方法を説明します。
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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: 導入編

プログラム可能なガードレールを LLM ベースの対話システムに簡単に追加するための OSS 機能である NeMo Guardrails の詳細や導入方法を解説します。
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2024 年 10 月 16 日

NeMo Guardrails により LLM の脆弱性を防ぐ: ジェイルブレイク防止編

LLM ベースの対話型アプリケーションにガードレールを追加するオープン ソースのツールキット「NeMo Guardrails」の Input Rails を用いたジェイルブレイク防止のチュートリアルを試します。
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2024 年 10 月 9 日

先進的なソブリン AI モデルが、日本のイノベーションとチャンスを解き放つ

東京科学大学と産業技術総合研究所が、Llama 3.1 をベースに、日本特有の言語的/文化的ニーズによりよく応えるように設計された独自のソブリン AI モデル「Llama 3.1 Swallow」を共同開発しました。
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2024 年 9 月 25 日

高速化された Llama 3.2 をエッジからクラウドへデプロイする

NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームと組み合わせることで、Llama 3.2 は開発者、研究者、企業に、生成 AI のユース ケースを実現するための有益な新機能と最適化を提供します。
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2024 年 9 月 25 日

NeMo Curator を使った日本語データのキュレーション

NeMo Curator を使用した、効率的な日本語データセットの構築方法をご紹介します。
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2024 年 9 月 23 日

Llama-3.1-Nemotron-51B による精度と効率の前進

NVIDIA は、比類のない精度と効率を実現する独自の言語モデル、Llama 3.1-Nemotron-51B を発表しました。 Meta の Llama-3.1-70B の派生モデルであり、新しい Neural Architecture Search (NAS) アプローチによる、高精度かつ効率的なモデルです。
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2024 年 7 月 3 日

NeMo Framework で日本語 LLM をファインチューニング - SFT 編 -

NeMo Framework を使用して、日本語の大規模言語モデル (LLM) の SFT (Supervised Fine-Tuning: ファインチューニングの手法の一種) を実行する方法をご紹介します。
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2024 年 6 月 7 日

NVIDIA NIM で LoRA アダプター群をシームレスにデプロイ

LoRA の概要と、LoRA でファインチューニングされたモデルをデプロイする 2 つの方法、また LoRA アダプター群のヘテロジニアスな LoRA デプロイを可能にして、混合バッチ推論リクエストを可能にするためのアプローチについても説明します。
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2024 年 5 月 29 日

GenerativeAIExamples と NVIDIA API カタログを用いて Retrieval Augmented Generation を活用した LLM チャットボットを作成

GenerativeAIExamples と NVIDIA API カタログを用いて LLM と RAG を組み合わせたアプリケーションを簡単にデプロイする方法についてご紹介します。
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2024 年 5 月 16 日

BioNeMo Framework を使って最新のタンパク質言語モデルを作成する簡単な方法

NVIDIA が提供している、創薬のための生成 AI モデル開発向けのフレームワークを活用した、大規模タンパク質モデルの事前学習、ファインチューニングと推論の方法について解説します。
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2024 年 4 月 26 日

NeMo Retriever を使って Embedding モデルを簡単デプロイ

NeMo Retriever に含まれている NeMo Retriever Embedding Microservice を使用して Embedding モデルを簡単にデプロイする方法を解説します。
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2024 年 4 月 2 日

NVIDIA TensorRT-LLM による、LoRA LLM のチューニングとデプロイ

LLM のトレーニング コストを抑え、そのパワーを活用可能なファインチューニングの手法の 1 つである、Low-Rank Adaptation (LoRA) の洞察力と実装について説明し、その応用と利点の一部をご紹介します。
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2024 年 3 月 18 日

NVIDIA NeMo マイクロサービスでカスタム生成 AI 開発が簡単に

NeMo マイクロサービスである NVIDIA NeMo Curator、NVIDIA NeMo Customizer、NVIDIA NeMo Evaluator の早期アクセス プログラムが開始しました。
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2024 年 3 月 18 日

RAG アプリケーションを 4 つのステップでパイロットから本番環境に移行する方法

セキュリティ、サポート、安定性を提供する NVIDIA AI Enterprise は、企業による RAG アプリケーションのパイロットから本番環境への移行を支援します。
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