A nyílt AI modellek körül kevés mérnök hangosabb, mint Chris Alexiuk. A torontói NVIDIA-s mélytanulás-kutató szerint, ha valaki hisz a nyílt forráskódú mesterséges intelligenciában, annak ezt hangosan is vállalnia kell. Alexiuk a YouTube-on tanítja a fejlesztőket arra, hogyan lehet a nyílt nagy nyelvi modelleket (LLM) a gyakorlatban használni.
Ki az a Chris Alexiuk?
Alexiuk az NVIDIA vvezető termékkutató mérnöke a mélytanulás területén, Torontóban dolgozik. Szakterülete, hogy a nyílt LLM-eket a dolgozó fejlesztők számára is használhatóvá tegye. A YouTube-csatornáján sok ezer érdeklődőnek mutatja meg, hogyan lehet éles LLM-alkalmazásokat és ágenseket építeni, finomhangolni, kiértékelni és üzembe állítani.
Motivációja, hogy a tudás minél több emberhez eljusson. Úgy véli, azok segíthetnek majd a legtöbbet az AI megértésében és alkalmazásában, akik ma még hallani sem hallottak róla. Az X-en az „llm_wizard” nevet használja. Profilképe egy nevető, varázslósüveges rajzfigura.
Nyílt AI modellek: miért a Nemotron?
Alexiuk szerint az átláthatóság nem a jó AI egyik tulajdonsága, hanem az előfeltétele. Úgy fogalmazott, hogy a teljesen nyílt forrású AI az intelligencia demokratizálásához szükséges. Szerinte hozzáférést kell kapni a súlyokhoz, a betanításhoz használt adatokhoz és a tanítási receptekhez is.
Ezért nevezi magát a LinkedInen „No. 1 Nemotron Fan”-nek, a közösségi médiában pedig „Joe Nemotron” álnevet is használja. A Nemotron az NVIDIA nyílt forráskódú, multimodális modellcsaládja, amelyet hosszan futó, önfejlesztő és specializált AI-ágensekhez terveztek. Alexiuk szerint ez a legfontosabb létező projekt.
A Nemotront varázslattárhoz hasonlítja: a felhasználó a kész varázslatok közül választ. A gyakorlatban a család az egyéni fejlesztőktől a vállalatokig szolgál ki felhasználókat:
- a Nemotron 3.5 Lightning ismétlődő, nagy gyakoriságú végrehajtási feladatokhoz való;
- a Nemotron Ultra hosszan futó autonóm ágensekhez, mélykutatáshoz és vállalati feladatokhoz készült.
A témához kapcsolódik, hogy az NVIDIA az Open Agent Safety Platform kapcsán az ágensek biztonságával is foglalkozik.
A madárfelismerőtől a modellépítésig
Alexiuk a gépi tanulással az Ontario állambeli Trent Egyetem számítási fizika óráján ismerkedett meg. Később megtanulta a TensorFlow-t, és azt, hogy a GPU-n futó képosztályozókat is lehet építeni. Első projektje egy olyan osztályozó volt, amely jelezte, ha egy barátja különleges házi kedvence, egy sárgaarcú szürke hullámos papagáj feltűnt a webkamera képén közös játék közben.
Ez a pillanat megváltoztatta az életét, mert rájött, mennyi mindenre képes a technológia. Szerinte néhány év alatt eljutottunk odáig, hogy a laptopján futó modellel percek alatt weboldalt lehet készíteni. Úgy látja, soha nem volt még ilyen könnyű belépni az AI világába.
Alexiuk a GTC Berlinen a Build-a-Claw eseményen is találkozott fejlesztőkkel. Azt mondta, nagy napja lenne, ha a Nemotron egy nála nagyobb rajongója előzné meg, aki az ő munkájából ismerte meg a modelleket. További tartalmakat az NVIDIA Nemotron Labs élő közvetítéssorozatában lehet tőle látni a YouTube-on.
Gyakori kérdések
Mi a Nemotron?
Az NVIDIA nyílt forráskódú, multimodális modellcsaládja. Hosszan futó, önfejlesztő és specializált AI-ágensekhez készült.
Mit ért Alexiuk teljesen nyílt AI alatt?
Hozzáférést a modell súlyaihoz, a felhasznált adatokhoz, a tanítási receptekhez és minden máshoz, ami a modell létrehozásához kellett.
Melyik Nemotron modell mire való?
A Nemotron 3.5 Lightning az ismétlődő, gyakori végrehajtási munkákhoz való. A Nemotron Ultra hosszan futó ágensekhez, mélykutatáshoz és vállalati feladatokhoz készült.
Forrás: NVIDIA Blog
