AI Foundation Models – NVIDIA 技術ブログ

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

Wed, 25 Sep 2024 08:25:00 +0000

Reading Time: 2 minutes オープンソースの Meta Llama モデルのコレクションを拡張した Llama 3.2 コレクションには、視覚言語モデル (VLM)、小規模言語モデル (SLM)、ビジョンのサポートが追加された Llama Guard モデルが含まれています。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。 NVIDIA H100 Tensor コア GPU でトレーニングされた 1B および 3B サイズの SLM は、エッジデバイスに Llama ベースの AI アシスタントを展開するのに最適です。11B および 90B サイズの VLM は、

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NVIDIA NIM による財務分析の変革

Fri, 28 Jun 2024 14:08:00 +0000

Reading Time: 4 minutes 金融サービスでは、ポートフォリオマネージャーやリサーチアナリストが膨大な量のデータを丹念に精査し、投資で競爭力を高めています。情報に基づいた意思決定を行うには、最も関連性の高いデータにアクセスし、そのデータを迅速に統合して解釈する能力が必要です。従來、セルサイドアナリストやファンダメンタルポートフォリオマネージャーは、財務諸表、収益報告、企業提出書類を綿密に調べ、一部の企業に焦點を當ててきました。より広範な取引対象範囲にわたって財務文書を體系的に分析することで、さらなる洞察を得ることができます。このようなタスクは技術的およびアルゴリズム的に難しいため、広範な取引対象範囲にわたるトランスクリプトの體系的な分析は、最近まで、高度なクオンツトレーディング (quant-trading) 會社にしかできませんでした。

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NVIDIA cuOpt の高速最適化を體験し運用効率を向上

Mon, 19 Feb 2024 05:02:00 +0000

Reading Time: 2 minutes このモデルリリースでは、NVIDIA cuOpt を特集しています。これは記録破りに高速化された最適化エンジンであり、チームが複雑な経路問題を解決し、新しい機能を実行するために役立ちます。組織はこのエンジンを利用することで、物流、業務調査、輸送、サプライチェーンの最適化を再創造できます。 NVIDIA cuOpt は、次のような物流の最適化におけるさまざまなユースケースに役立っています。 cuOpt は最終的に、組織の収益増加、コスト削減、顧客満足度改善を支援します。この記事では、cuOpt の機能を探る 2 つの方法について説明します。NVIDIA AI Foundation モデルとエンドポイントと NVIDIA LaunchPad です。

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