開発者や企業が利用、改良、そしてイノベーションに活用できるオープン技術は、インターネットの黎明期からクラウド コンピューティングの初期段階に至るまで、あらゆる主要な技術革新において重要な役割を果たしてきました。AI もまた、同様の道を辿るべきです。
だからこそ、NVIDIA はマルチモーダル AI モデル、データセット、そして関連技術を包括する NVIDIA Nemotron シリーズをオープンソースとして提供しています。研究用途から商用用途まで、ローカル PC からエンタープライズ規模のシステムまで、あらゆる環境で利用可能な Nemotron は、AI アプリケーション開発のためのオープンな基盤を提供します。開発者は GitHub、Hugging Face、OpenRouter といったプラットフォームから、すぐに Nemotron の使用を開始できます。
Nemotron は、開発者、スタートアップ、あらゆる規模の企業が、透明性の高いオープンソースの学習データでトレーニングされたモデルを容易に利用できるようにします。カスタマイズから展開まで、開発のあらゆる段階を効率化するツールを提供しています。
この技術の透明性により、ユーザーはモデルの動作原理を理解し、得られる結果を信頼して利用できるというメリットがあります。
汎用的なインテリジェンスや、エージェント型 AI によるリーズニング能力、そして専門の AI ユースケースでの適応性などの Nemotron の強みは、製造業、ヘルスケア、教育、小売業など、様々な業界における AI イノベーターやリーダー企業による幅広い採用につながっています。
NVIDIA Nemotron とは？
NVIDIA Nemotron は、AI 開発のあらゆる段階を効率的にするために設計された、オープンソースの AI 技術群です。具体的には以下の要素で構成されています。
- マルチモーダル モデル：オープン形式のチェックポイントとして提供される最先端の AI モデルで、大学院レベルの科学的リーズニング、高度な数学、コーディング、指示理解、ツール利用、視覚的リーズニングなどの能力に優れています。
- 事前学習、事後学習、マルチモーダル データセット：AI モデルに言語処理、数学、問題解決などのスキルを習得させるために、厳選されたテキスト、画像、動画などのデータのコレクションです。
- 数値精度アルゴリズムとレシピ：回答の精度を維持しつつ、AI をより速く実行し、コストを削減する高度な数値精度技術です。
- GPU クラスタでの効率的なトレーニングを可能にするシステム ソフトウェア：最大規模のモデルに対応できるように、大規模な NVIDIA GPU 上でトレーニングと推論の高速化を可能にする、最適化されたソフトウェアとフレームワークです。
- 事後学習手法とソフトウェア：AI の性能を向上させ、より安全で、特定のタスクに特化した高度な AI を実現するためのファインチューニングのプロセスです。
Nemotron は、NVIDIA が民間企業や公共機関のあらゆる開発者、業界リーダー、AI インフラ構築者向けに、オープンで透明性があり、柔軟性に優れた AI プラットフォームを提供していくという取り組みの一環として開発されています。
汎用 AI と専門 AI の違いとは？
NVIDIAは、Nemotron を開発するにあたり、AI リーズニング能力を含む汎用 AI 機能の向上を目指すとともに、各業界における特定の課題解決のために、世界中の企業が AI を導入できるよう、専門 AI の発展も促進することを目標としました。
汎用 AI とは、膨大な公開データセットを用いてトレーニングされたモデルで、幅広いタスクに対応できる能力を備えています。これは、多様な問題解決やリーズニング タスクに必要な基盤となるものです。一方、専門 AI は、特定の業界や組織に特有な用語、プロセス、優先事項などを学習することで、AI モデルが現実世界の具体的なアプリケーションに適合できるようになります。
あらゆる業界で大規模な AI を提供するには、この両方が不可欠です。
そのため、Nemotron は、様々なコンピューティング プラットフォームに最適化された事前学習済み基盤モデルを提供するとともに、汎用 AI モデルを特定の業界や組織に特化した専門 AI モデルへと変換するためのツール（NVIDIA NeMo や NVIDIA Dynamo など）も提供しています。
開発者や企業は Nemotron をどのように活用しているのか？
NVIDIA は、世界中の開発者の作業を加速し、次世代 AI システムの設計に役立てることを目指して Nemotron を開発しています。
研究者からスタートアップ、グローバル企業に至るまで、あらゆる開発者は、柔軟で信頼できる AI を必要としています。Nemotron は、ほぼあらゆる分野で AI を構築、カスタマイズ、統合するためのツールを提供します。
- CrowdStrike は、セキュリティ チーム向けのノーコード AI プラットフォーム「Charlotte AI AgentWorks」を Nemotron と統合し、エージェント型のエコシステムの強化とセキュリティ対策を推進しています。この連携により、アナリストは Nemotron モデルを活用して、企業レベルのセキュリティを確保しながら、専門の AI エージェントを大規模に構築、展開できるようになり、セキュリティ運用が飛躍的に進化します。
- DataRobot は、NVIDIA と共同開発した Agent Workforce Platform において、Nemotronを AI エージェントのトレーニング、カスタマイズ、そして大規模な管理のためのオープン基盤として活用しています。このプラットフォームは、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境など、あらゆる環境で、機能豊富な AI エージェント チームを構築、運用、管理するためのソリューションです。
- ServiceNow は今年初め、NVIDIA との提携により、Apriel Nemotron 15B モデルを発表しました。両社が提供するデータを用いて事後学習されたこのモデルは、リアルタイム ワークフローの実行に特化しており、小型ながら高度なリーズニング能力を備えています。これにより、処理速度の向上、効率化、そしてコスト削減が実現しました。
- ロンドン大学が主導する英国のソブリン AI イニシアチブ、UK-LLM は、Nemotron のオープンソース技術とデータセットを活用し、英語とウェールズ語に対応した AI リーズニング モデルを開発しました。
NVIDIA はまた、Nemotron 開発を通じて得られた知見を、Grace Blackwell、Vera Rubin、Feynman などの次世代システムの設計に活用しています。数値精度削減、スパース演算、新たなアテンション機構、最適化アルゴリズムなど、最新の AI モデル技術は、GPU アーキテクチャの進化を牽引しています。
例えば、大規模言語モデル (LLM) のトレーニング時にパラメーターあたりわずか 4 ビットしか使用しない新しいデータ フォーマット「NVFP4」は、Nemotron 開発を通じて発見されました。エネルギー消費を大幅に削減するこの技術は、NVIDIA の次世代システムの設計にも影響を与えています。
NVIDIA はさらに、AI コミュニティ全体が開発したオープン技術を活用して、Nemotron をさらに強化しています。
- Alibaba の Qwen オープン モデルは、データ拡張機能を提供しており、Nemotron の事前学習および事後学習用データセットの品質向上に貢献しました。最新の Qwen3-Next アーキテクチャ は、長文文脈処理 AI の最先端技術を確立しており、このモデルは NVIDIA Research と MIT が開発した Gated Delta Networks 技術を採用しています。
- AI リーズニングの先駆者である DeepSeek R1 は、Nemotron の数学、コーディング、リーズニング用オープン データセットの開発に貢献しました。これらのデータセットは、モデルにリーズニング能力を習得させるために利用できます。
- OpenAI の gpt-oss オープンウェイト モデルは、リーズニング設定の調整機能など、優れたリーズニング、数学、ツール呼び出し能力を備えており、Nemotron の事後学習用データセットの強化に使用できます。
- Meta が提供する Llama オープン モデル群は、Llama-Nemotron の基盤となっています。Llama-Nemotron は、Nemotron のデータセットとレシピを活用して高度なリーズニング能力を備えたオープンなモデル ファミリーです。
Hugging Face 上の NVIDIA Nemotron モデルとデータを使って AI モデルやエージェントのトレーニングとカスタマイズを始めましょう。あるいは、OpenRouter でこれらのモデルを無料で試用することも可能です。NVIDIA RTX PC をお使いの開発者は、llama.cpp フレームワークを通じて Nemotron にアクセスできます。
10 月 29 日 (水) にワシントン D.C. で開催される NVIDIA GTC にて、NVIDIA が主催する「Agentic AI Day」にご参加ください。このイベントでは、開発者、研究者、技術リーダーが集い、NVIDIA のテクノロジがどのように国の AI 推進戦略を加速させ、次世代の AI エージェントを可能にするのかについて議論します。
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