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大規模言語モデルオープンソースAIAIビジネス・産業THE DECODER掲載日時: 2026年10月16日 4:00

Nvidia、1200億パラメータのオープンモデル公開

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Nvidia、1200億パラメータのオープンモデル公開

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Nvidiaは1200億パラメータのオープンマルチモーダルモデルNemotron 3.5 Super VLを公開し、小型Boltモデル2種も発表した。

  2. なぜ重要か

    Nvidiaによると最大の推論モデルと同じ精度を5分の1のパラメータで実現し、保険会社や金融機関に訴求する可能性がある。

  3. 注目点

    高速音声アシスタント向けの小型Bolt E4B 4GBは、今月中に登場する予定だ。

誰に効くか機密データでモデルをファインチューニングし自社サーバーで実行したい企業ITチーム、そして24 GBのメモリを備えたハイエンドワークステーションでエージェントをローカル実行したい開発者や所有者。

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背景と解説

NvidiaはNemotron 3.5 Super VLを、企業が自社データでファインチューニングし、プロバイダーの利用規約に縛られずに自社サーバーで実行できるモデルとして位置づけている。この売り込みは、保険金請求の審査や信用スコアリングなど、大量の書類と機密データを扱う業界を狙ったものだ。

初期導入企業は金融とサイバーセキュリティに広がる。Scale AIはSkydanceのベンダークレジット向けにモデルを適応させ、Rampはレシート写真を構造化データに変換するために使用。AI21はセキュリティ企業Alice向けにファインチューニングし、Nvidiaによると精度が40パーセント向上したという。

Nvidiaのオープンモデル戦略の裏には自社の利益がある。より多くの企業が自社のオープンモデルを動かすほど、計算ハードウェアの需要が高まる。Nvidiaは最近、オープンモデルの開発・共有で最も重要なプラットフォームの一つであるHugging Faceに129億ドルを投資した。

よくある質問
ローカルのBoltモデルに必要なメモリ量は?
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GBは24 GBのメモリを必要とし、Nvidiaは重みを大胆な2ビット量子化でこれを実現している。
Nvidiaはモデルとともに何を公開するのか?
Nvidiaはベース版、事後学習版、4ビット圧縮版の重みを公開し、データセット、学習レシピ、強化学習環境も合わせて提供する。
Super VLはインド言語向けにどう学習されたのか?
NvidiaはIndian Institute of Technology MadrasとそのAIラボAI4Bharatとともに、22のインド言語のテキスト約2.83兆トークンを含むデータセットを構築した。
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