Kredit Foto: Istimewa
Nvidia meluncurkan keluarga baru model kecerdasan buatan (artificial intelligence) open-source yang diklaim lebih cepat, lebih murah, dan lebih cerdas bernama Nemotron 3.
Wakil Presiden Generative Akal Imitasi Software for Enterprise Nvidia, Kari Briski mengatakan bahwa pihaknya memperkenalkan generasi ketiga dari large language models bernama Nemotron. Ia dirancang untuk berbagai tugas seperti penulisan teks, pemrograman, dan pekerjaan kompleks lainnya.
Baca Juga: Habis SoftBank, Giliran Hedge Fund Peter Thiel Jual Saham Nvidia
Model terkecil dalam seri ini dan paling awal dirilis adalah Nano. Sementara dua versi lainnya yang berukuran lebih besar dijadwalkan meluncur pada paruh pertama 2026.
Menurut Nvidia, Nemotron Nano generasi ketiga ini jauh lebih efisien dibandingkan pendahulunya, sehingga biaya operasionalnya lebih rendah. Model ini juga disebut memiliki kemampuan yang lebih baik dalam menangani tugas-tugas panjang yang melibatkan banyak langkah.
“Kami ingin menyediakan model yang benar-benar bisa diandalkan oleh pengguna,” kata Kari Briski, dilansir dari Reuters, Selasa (16/12).
Briski menambahkan bahwa pihaknya secara terbuka merilis data pelatihan serta berbagai alat pendukung akal imitasinya, agar pengguna dari kalangan pemerintah maupun bisnis dapat menguji aspek keamanan dan menyesuaikan model sesuai kebutuhan mereka.
“Inilah alasan kami memperlakukannya seperti sebuah library. Karena itu pula kami berkomitmen penuh dari perspektif rekayasa perangkat lunak,” ujarnya.
Baca Juga: BCA Proyeksikan Ekonomi RI 2025 Tumbuh 5,1% Usai Banjir di Sumatera
Nvidia selama ini dikenal luas sebagai penyedia chip akal imitasi. Namun di saat yang sama, perusahaan tersebut juga mengembangkan dan merilis berbagai model akal imitasi open-source miliknya sendiri, mulai dari simulasi fisika hingga teknologi kendaraan otonom, yang dapat dimanfaatkan oleh peneliti maupun perusahaan lain.
Mau Berita Terbaru Lainnya dari Warta Ekonomi? Yuk Follow Kami di Google News dengan Klik Simbol Bintang.
Editor: Aldi Ginastiar