NVIDIA сообщила о переходе операторов к открытым AI-моделям
NVIDIA сообщает, что телеком-операторы используют открытые модели для настройки AI под сети, клиентов и локальные требования. Компания также представила Nemotron 3 Large Telco Model и рецепт её дообучения.
Телекоммуникационные операторы всё чаще строят AI-стратегии на открытых моделях, сообщает NVIDIA в официальном блоге. По данным последнего отчёта компании о состоянии AI в телекоммуникациях, 89% респондентов считают открытые модели и программное обеспечение важными для стратегии своей организации. NVIDIA связывает этот выбор не только с затратами, но и с возможностью контролировать, адаптировать и развёртывать модели в разных инфраструктурах.
Компания объявила Nemotron 3 Large Telco Model — модель с 30 миллиардами параметров, дообученную AdaptKey на открытых телекоммуникационных наборах данных. По описанию NVIDIA, модель должна служить открытой базой для задач, связанных с отраслевой терминологией и рабочими процессами операторов, включая настройку сетей и разбор обращений клиентов.
Для адаптации моделей под конкретные сети, данные клиентов и процедуры NVIDIA выпустила полный рецепт дообучения с использованием открытых библиотек NVIDIA NeMo. В компании также подчёркивают возможность размещать открытые модели в публичном облаке, частной инфраструктуре и на периферийных площадках.
В качестве примера NVIDIA приводит SoftBank Corp. Оператор использует открытые основы, включая модели Nemotron, при разработке SoftBank Large Telecom Model для телекоммуникационных сценариев. Другой пример — семейство открытых моделей Sahabat-AI компании Indosat Ooredoo Hutchison, ориентированное на язык и культуру Индонезии.
Таким образом, открытые модели в изложении NVIDIA выступают не только как более доступная альтернатива закрытым системам, но и как основа для локальной настройки, управления данными и построения специализированных AI-сервисов.
Почему это важно
Для операторов связи важна не только готовая модель, но и возможность дообучить её на собственных данных, разместить в контролируемой инфраструктуре и приспособить к отраслевым и языковым требованиям. Выпуск специализированной модели и полного рецепта снижает барьер для таких экспериментов.
