NVIDIA लाइसेंस-सुरक्षित AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए ओपन सोर्स टूल्स जारी करता है
Peter Zhang Feb 05, 2026 18:27
NVIDIA का NeMo Data Designer डेवलपर्स को लाइसेंसिंग समस्याओं या विशाल डेटासेट के बिना AI डिस्टिलेशन के लिए सिंथेटिक डेटा पाइपलाइन बनाने में सक्षम बनाता है।
NVIDIA ने लाइसेंस-अनुपालन सिंथेटिक डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए एक विस्तृत फ्रेमवर्क प्रकाशित किया है, जो AI विकास में सबसे कठिन समस्याओं में से एक को संबोधित करता है: जब वास्तविक दुनिया का डेटा दुर्लभ, संवेदनशील या कानूनी रूप से अस्पष्ट हो तो विशिष्ट मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया जाए।
यह दृष्टिकोण NVIDIA के ओपन-सोर्स NeMo Data Designer को OpenRouter के डिस्टिलेबल एंडपॉइंट्स के साथ जोड़ता है ताकि प्रशिक्षण डेटासेट उत्पन्न किए जा सकें जो आगे अनुपालन समस्याओं को ट्रिगर नहीं करेंगे। डेटा लाइसेंसिंग पर कानूनी समीक्षा में फंसे उद्यमों के लिए, यह विकास चक्रों से हफ्तों की कटौती कर सकता है।
यह अभी क्यों महत्वपूर्ण है
Gartner का अनुमान है कि 2030 तक सिंथेटिक डेटा AI प्रशिक्षण में वास्तविक डेटा को पीछे छोड़ सकता है। यह अतिशयोक्ति नहीं है—हाल के उद्योग सर्वेक्षणों के अनुसार, 63% उद्यम AI नेता पहले से ही अपने वर्कफ़्लो में सिंथेटिक डेटा शामिल करते हैं। Microsoft की Superintelligence टीम ने जनवरी 2026 के अंत में घोषणा की कि वे अगली पीढ़ी के मॉडल विकास के लिए अपने Maia 200 चिप्स के साथ समान तकनीकों का उपयोग करेंगे।
मुख्य समस्या जिसे NVIDIA संबोधित करता है: अधिकांश शक्तिशाली AI मॉडल लाइसेंसिंग प्रतिबंधों के साथ आते हैं जो प्रतिस्पर्धी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उनके आउटपुट का उपयोग करने से रोकते हैं। नई पाइपलाइन API स्तर पर "डिस्टिलेबल" अनुपालन लागू करती है, जिसका अर्थ है कि डेवलपर्स गलती से कानूनी रूप से प्रतिबंधित सामग्री से अपने प्रशिक्षण डेटा को दूषित नहीं करते हैं।
पाइपलाइन वास्तव में क्या करती है
तकनीकी वर्कफ़्लो सिंथेटिक डेटा उत्पादन को तीन परतों में विभाजित करता है। पहला, सैंपलर कॉलम नियंत्रित विविधता को इंजेक्ट करते हैं—उत्पाद श्रेणियां, मूल्य सीमाएं, नामकरण बाधाएं—LLM यादृच्छिकता पर भरोसा किए बिना। दूसरा, LLM-जनरेटेड कॉलम उन बीजों पर आधारित प्राकृतिक भाषा सामग्री उत्पन्न करते हैं। तीसरा, एक LLM-as-a-judge मूल्यांकन प्रशिक्षण सेट में प्रवेश करने से पहले सटीकता और पूर्णता के लिए आउटपुट को स्कोर करता है।
NVIDIA का उदाहरण एक छोटे बीज कैटलॉग से उत्पाद Q&A जोड़े उत्पन्न करता है। एक स्वेटर विवरण को "आंशिक रूप से सटीक" के रूप में चिह्नित किया जा सकता है यदि मॉडल स्रोत डेटा में नहीं होने वाली सामग्री को भ्रमित करता है। वह गुणवत्ता गेट मायने रखता है: कचरा सिंथेटिक डेटा कचरा मॉडल उत्पन्न करता है।
पाइपलाइन Nemotron 3 Nano पर चलती है, NVIDIA का हाइब्रिड Mamba MOE रीजनिंग मॉडल, जो OpenRouter के माध्यम से DeepInfra तक रूट किया जाता है। सब कुछ घोषणात्मक रहता है—कोड में परिभाषित स्कीमा, Jinja के साथ टेम्पलेटेड प्रॉम्प्ट, Pydantic मॉडल के माध्यम से संरचित आउटपुट।
बाजार निहितार्थ
सिंथेटिक डेटा उत्पादन बाजार 2022 में $381 मिलियन तक पहुंच गया और 2028 तक $2.1 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो सालाना 33% की दर से बढ़ रहा है। इन पाइपलाइनों पर नियंत्रण तेजी से प्रतिस्पर्धी स्थिति निर्धारित करता है, विशेष रूप से रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों जैसे भौतिक AI अनुप्रयोगों में जहां वास्तविक दुनिया के प्रशिक्षण डेटा संग्रह की लागत लाखों है।
डेवलपर्स के लिए, तत्काल मूल्य पारंपरिक बाधा को दरकिनार करना है: अब आपको डोमेन-विशिष्ट मॉडल बनाने के लिए विशाल स्वामित्व डेटासेट या विस्तारित कानूनी समीक्षाओं की आवश्यकता नहीं है। यही पैटर्न एंटरप्राइज़ खोज, समर्थन बॉट्स और आंतरिक टूल पर लागू होता है—कहीं भी जहां आपको विशेष डेटा संग्रह बजट के बिना विशेष AI की आवश्यकता है।
पूर्ण कार्यान्वयन विवरण और कोड NVIDIA के GenerativeAIExamples GitHub रिपॉजिटरी में उपलब्ध हैं।
छवि स्रोत: Shutterstock- nvidia
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