Nemotron Labs：オープンモデルが企業や国家に信頼・制御・カスタマイズ可能なAIをもたらす方法

現在、企業は多くの強力なモデルから選択できますが、真の課題は、構築するAIが業務のニーズを独自に満たすかどうかです。ワークフローの改善、ドメイン知識の活用、正確性と信頼の基準の達成が求められます。NVIDIA Nemotronなどのオープンモデルは、カスタマイズのために設計されており、企業や国家が制御可能で信頼でき、ニーズに合わせたAIを構築するのに役立ちます。

AIの利用から知的財産の所有へ：自律エージェントやアプリケーションなどの特殊化されたAIは、カスタマイズされたオープンモデルで構築されます。これらのモデルは、独自の知識でチューニングされ、実際のビジネス成果に対して評価されます。これにはモデル自体へのアクセスが必要です。クローズドモデルは一般知能の進歩を推進しますが、企業が検査、チューニング、改善できる範囲に上限を設けます。オープンモデルはその障壁を取り除き、完全な所有権と制御を提供します。

最も効果的なエージェントAIアプリケーションは、モデルのシステムであり、オープンモデルが主要なフロンティアモデルと連携し、それぞれが最も得意とする役割を果たします。高性能な推論モデルは複雑な計画を処理し、より小さなモデルは専門的なタスクを実行します。これにより、企業は推論コストを最適化し、特定のタスクの精度を向上させ、ワークフローの進化に伴う柔軟性を維持できます。

企業が信頼できるカスタマイズ：オープンモデルは、クローズドモデルが提供できないものを企業に与えます。それは、ビジネスニーズに合わせてAIをカスタマイズ、検査、改善するための完全な制御です。公開ベンチマークは一般的な能力を測定しますが、ビジネス固有の評価により、チームは自社のデータ、ワークフロー、正確性の定義に対してテストし、そこから改善できます。

例えば、医療や法律などの業界では、誤った回答のコストが高く、チームは機密データを扱い、厳格な正確性要件に直面します。これらのセクターの組織は、モデルがどのようにトレーニングされたか、どのようにパフォーマンスを発揮するか、そして必要に応じて改善する能力について可視性を持たなければなりません。オープンモデルを使用すれば、チームはアプリケーションを検査し、独自の基準に対してプライベート評価を実行し、独自のワークフローに合わせた強化学習環境を構築できます。専有データをサードパーティにルーティングする必要はありません。

さまざまな業界の企業がすでに特定のドメイン向けにNemotronをカスタマイズしています：

• Abridgeは、臨床会話専用の最初の基盤モデルを構築するためにNemotronをカスタマイズしています。
• GleanはWaldoを構築しました。これはNemotronを大規模なクローズドモデルと組み合わせて、大幅に低遅延で少ないトークンでエンタープライズ検索を提供するエージェント検索モデルです。
• H Companyは、独自のコンピュータ使用データでNemotron 3 Nano Omniを後学習し、OSWorld-Verified（コンピュータタスクのベンチマーク）で76％以上の精度を達成し、他の主要なフロンティアモデルに匹敵する性能を低コストで実現しました。
• Harveyは、法律ベンチマークでNemotron 3 Ultraを後学習し、複雑な法律タスクで主要なクローズドモデルに匹敵するフロンティアクラスの精度を、実行あたり少なくとも10分の1のコストで達成しました。
• Heidi Healthは、フロンティア規模の計算リソースを必要とせずに、臨床文書でフロンティア品質の成果を提供しています。
• YTL AI Labsは、マレーシア言語向けにNemotronモデルを後学習し、マレーシアの開発者コミュニティにローカライズされたAIを提供してAI機能を強化しています。

微調整環境と最適な実行コスト：カスタマイズは精度を向上させます。モデルが特定のハーネスやドメインにチューニングされると、より効率的に動作します。NVIDIA NeMoスイートのオープンライブラリは、エージェント最適化とガバナンスに加えて、モデルのカスタマイズと評価を加速します。Prime IntellectやUnslothなどのパートナーは、Nemotron上で後学習パイプラインを構築する企業向けにAIカスタマイズをすでに可能にしており、専門的なAIを大規模に実行することを実用的にしています。LangChainはDeep AgentsハーネスをNemotron 3 Ultra向けに調整し（プロンプト、ツール、ミドルウェアの調整、モデルの再トレーニングなし）、オープンモデルの中でトップのエージェント精度を達成し、主要なクローズド代替品と比較して実行あたり約10分の1のコストを実現しました。

これらのコスト優位性は、最適なスケーラビリティのためのインフラストラクチャにも及びます。NVIDIA BlackwellプラットフォームでNemotronを後学習することにより、Arcee AIは出力トークン100万あたり約90セントの推論コストを達成し、同等のクローズドフロンティアモデルよりも約20倍安く、PinchBenchで2位を獲得し、完全にオープンウェイトのままです。コスト削減により、より広範な実験、より多くのデプロイ、より迅速な反復が可能になります。

オープンな基盤の上にエコシステムを構築：AIの採用から所有への移行が進行中です。NVIDIA Nemotron Coalitionは、オープンモデルの開発をエコシステムの取り組みに変え、モデルビルダーと開発者を集めて、共有データ、評価、ドメイン専門知識を通じてNemotronを改善しています。さらに、ハッカソンの提出物やコミュニティの貢献により、業界全体で再利用可能なプルーフアセットが生成されています。ビルダーはNemotronをAIシステムに追加し、価値を証明し、有効な方法を共有しています。基盤は完全にオープンです。