NVIDIA Vabavaralised Tööriistad Litsentsikindla AI-mudelite Koolitamiseks Avaldas
Peter Zhang 5. veebruar 2026, 18:27
NVIDIAs NeMo Data Designer võimaldab arendajatel luua sünteetilisi andmepiipraid AI distilleerimiseks ilma litsentsiküsimusteta ja suurte andmekogumite vajaduseta.
NVIDIA on avaldanud üksikasjaliku raamistiku litsentsikindlate sünteetiliste andmepiipride loomiseks, lahendades ühe AI arenduse kõige keerulisemaid probleeme: kuidas koolitada spetsialiseerunud mudeleid, kui reaalse maailma andmed on vähesed, tundlikud või juriidiliselt ebaselged.
Selle lähenemine ühendab NVIDIA avatud koodiga NeMo Data Designer’i OpenRouter’i distilleeritavate punktidega, et genereerida koolitusandmeid, mis ei põhjustaks hiljem vastuolulisi litsentsiküsimusi. Ettevõtete jaoks, kes on jäänud andmelitsentside kontrollimise põrgusse, võib see arendustsüklitest nädalaid kokku hoida.
Miks see praegu oluline on
Gartner prognoosib, et sünteetilised andmed võivad AI-koolituses reaalsete andmete ees 2030. aastaks edestada. See pole liialdus – viimaste tööstusuuringute järgi kasutab juba 63% ettevõtete AI juhtidest sünteetilisi andmeid oma töövoogudes. Microsofti Superintelligence meeskond teatas 2026. aasta jaanuari lõpus, et kasutab sarnaseid meetodeid oma Maia 200 kiipidega järgmise põlvkonna mudelite arendamiseks.
Peamine probleem, mida NVIDIA lahendab: enamik võimsaid AI-mudeleid kannab litsentsieeskirju, mis keelavad nende väljundite kasutamist konkureerivate mudelite koolitamiseks. Uus piipra rakendab API-tasemel „distilleeritava“ vastavuse tagamist, mis tähendab, et arendajad ei saa kogemata oma koolitusandmeid mürgitada seadusega piiratud sisuga.
Mis piipra tegelikult teeb
Tehniline töövoo jaguneb kolmeks kihtiks. Esiteks sisestavad valijakolumnid kontrollitud mitmekülgsust – tootekategooriad, hinnaklassid, nimetuspiirangud – tuginedes mitte LLM-i juhuslikkusele. Teiseks genereerivad LLM-i poolt loodud veergud looduskeelset sisu, tingimusel neid alusteadmisi. Kolmandaks hindab LLM-i-judena hinnang vahendeid nii täpsuse kui ka täielikkuse poolest enne, kui need koolituskomplekti sisenevad.
NVIDIAs näidis genereerib toote Q&A paare väikesest aluskataloogist. Kui mudel halutsineerib materjale, mida ei ole allikandmetes, võib kampsuni kirjeldus saada märgistuseks „Osaliselt täpne“. Selle kvaliteedigates on oluline: halvad sünteetilised andmed toovad kaasa halvad mudelid.
Piipra töötab Nemotron 3 Nano peal, NVIDIAs hübriidse Mamba MOE arutluse mudeliga, mis suunatakse OpenRouter kaudu DeepInfra-sse. Kõik jääb deklaratiivseks – skeemid defineeritakse koodis, promptid templiseeritakse Jinja abil, väljundid struktureeritakse Pydantic mudelite kaudu.
Turu mõjud
Sünteetiliste andmete generaatorite turu maht ulatus 2022. aastal 381 miljoni dollarini ning prognoositakse, et see kasvab aastas 33%, ulatudes 2028. aastaks 2,1 miljardi dollarini. Kontroll nende piiprade üle muutub üha olulisemaks konkurentsivõime määratlemisel, eriti füüsilistes AI-rakendustes nagu robotika ja autonoomsed süsteemid, kus reaalse maailma koolitusandmete kogumine maksab miljoneid.
Arendajate jaoks on kohest väärtust, et nad saavad ületada traditsioonilise kitsaskoha: nüüd ei ole enam vaja massiivseid proprieetilisi andmekogumeid ega pikka juriidilist kontrolli, et ehitada domeenispetsiifilisi mudeleid. Sama muster kehtib ka ettevõtete otsingute, tugibottide ja sisemiste tööriistade jaoks – igal pool, kus vajate spetsialiseerunud AI-d ilma spetsialiseerunud andmekogumise eelarvega.
Täielikud rakendusdetailid ja kood on saadaval NVIDIA GenerativeAIExamples GitHub-repositoriumis.
Pildi allikas: Shutterstock- nvidia
- sünteetilised andmed
- AI-koolitus
- nemo
- masinõpe
