黄仁勋最新对话：开源闭源模型会和谐共存企业不利用GenAI迟早被淘汰(3)

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2024-06-17 10:00:37 冒泡泡的鱼儿

黄仁勋：我们需要前沿的模型，尤其是那些能够开拓视野的先进模型。OpenAI和谷歌在这方面的工作至关重要，它们不仅拓展了技术边界，还帮助我们探索了新的可能性。然而，如果审视今年的情况，可能最重要的事件都与开源紧密相关，比如Llama 2、Llama 3、Mistral，以及Databricks团队所开展的DBRX项目。DBRX确实是非常酷的成果。它的酷之处在于，它激发了每一家企业的活力，使得任何一家公司都有可能转型为一家人工智能公司。你一定也注意到了这一点，我们在全球范围内都看到了这样的趋势。我们最近将Llama 3转化为了一个推理微服务，并且现在可以下载使用。你可以访问Hugging Face，当然还有Databricks，现在它已经被全球数百家公司所采纳。

这充分说明了开源激发了每一家公司的潜力，让它们有机会成为人工智能领域的一份子。在英伟达，我们广泛地使用开源模型，并结合我们自己的数据和技能，对它们进行微调和训练。如果没有开源，就不会有这场激励全球每一家公司向人工智能转型的运动。我认为，这无疑是一件具有重大意义的事情。

主持人：确实，这是一个令人赞叹的发展。开源与闭源模型将共存，我们确实需要这两种模式。您提到的Nim框架，即Nims，正是我们所关注的。我非常兴奋地在这里宣布，我们将把DBRX集成到Nims中，并在Databricks平台上提供服务。事实上，我们未来开发的所有新模型也将采用这种方式。我们对Nims的前景充满期待。

黄仁勋：创建大型语言模型API的过程确实是一项技术挑战。尽管这些模型在当前看来可能不算庞大，但它们在计算上依然非常复杂，技术栈涉及众多依赖项。为此，我们开发了英伟达推理微服务Nim，它整合并优化了所有必要的依赖项。英伟达拥有专业的工程师团队，他们专注于这一领域，将复杂的技术封装成易于使用的微服务。用户可以在Databricks平台上轻松使用这一服务，也可以下载并根据需要进行个性化微调。英伟达NeMo（更新版本的神经模块）微服务提供了这种灵活性，确保它能够在任何云环境或本地环境中运行，真正实现了无处不在的人工智能能力。

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