ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบ Agentic AI ซึ่งเป็น AI ที่สามารถทำงานและตัดสินใจได้ด้วยตัวเองนั้น ต้องการโมเดลที่มีความสามารถเชิงลึกเฉพาะทาง เพื่อแก้ไขปัญหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ โมเดลเหล่านี้จำเป็นต้องเก่งกาจในการให้เหตุผล การเขียนโค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูลบริบทที่ยาวนาน อีกทั้งยังต้องทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับที่ใหญ่ เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง
NVIDIA จึงได้พัฒนา Nemotron 3 Super ขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์ความท้าทายดังกล่าว โดยเป็นโมเดล AI แบบ “Open Hybrid Mamba-Transformer MoE” ที่ผสมผสานจุดเด่นของสถาปัตยกรรม Mamba และ Transformer เข้าด้วยกัน พร้อมใช้เทคนิค Mixture of Experts (MoE) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ ด้วยสถาปัตยกรรมนี้ Nemotron 3 Super สามารถประมวลผลข้อมูลในระบบ Multi-agent ที่มักจะสร้างโทเคนมากกว่าแชทปกติถึง 15 เท่าได้อย่างราบรื่น ช่วยให้ AI สามารถติดตามประวัติการสนทนา ผลลัพธ์จากเครื่องมือ และขั้นตอนการให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพตลอดการทำงานที่ยาวนาน
🏷️ หมวดหมู่: Agentic AI / Generative AI, featured, LLM Benchmarking, LLM Techniques, LLMs, Machine Learning & Artificial Intelligence, Mixture of Experts (MoE), NeMo, Nemotron, News, NIM, NVFP4, Reinforcement Learning, TensorRT-LLM
🔗 อ่านบทความฉบับเต็ม: nvidia blog
