با پیچیده‌تر شدن هوش مصنوعی، سازندگان مدل‌ها به NVIDIA متکی هستند

شرح خبر

OpenAI در دسامبر ۲۰۲۳، GPT-5.2 را به عنوان قادرترین سری مدل برای کار حرفه‌ای معرفی کرد. این مدل بر روی زیرساخت NVIDIA، از جمله سیستم‌های NVIDIA Hopper و GB200 NVL72 آموزش دیده و مستقر شده است. GPT-5.3 Codex، اولین مدل کدگذاری عاملمحور OpenAI که به ساخت خود کمک می‌کند، در فوریه ۲۰۲۴ منتشر شد و به‌طور کامل بر روی GB200 NVL72 آموزش دیده و ارائه شده است. GPT-5.2 بالاترین امتیاز را در معیارهای صنعتی مانند GPQA-Diamond، AIME 2025 و Tau2 Telecom کسب کرده و در معیارهای پیشرو برای توسعه AGI مانند ARC-AGI-2 استاندارد جدیدی برای عملکرد تعیین می‌کند. GPT-5.3-Codex نیز با ترکیب عملکرد کدگذاری و استدلال، ۲۵ درصد سریع‌تر عمل کرده و رکوردهای جدیدی در SWE-Bench Pro و Terminal-Bench ثبت کرده است. این مدل‌ها نمونه‌هایی از آموزش و استقرار در مقیاس بر روی زیرساخت کامل هوش مصنوعی NVIDIA هستند. OpenAI مدل‌های GPT-5.2 و GPT-5.3-Codex را بر روی زیرساخت NVIDIA، از جمله سیستم‌های Hopper و GB200 NVL72 آموزش داده است. GPT-5.2 در معیارهای صنعتی مانند GPQA-Diamond و AIME 2025 بالاترین امتیاز را کسب کرده و در معیارهای AGI مانند ARC-AGI-2 عملکرد بی‌سابقه‌ای دارد. GPT-5.3-Codex با ترکیب قابلیت‌های کدگذاری و استدلال، ۲۵ درصد سریع‌تر عمل می‌کند و رکوردهای جدیدی در ارزیابی‌های کدگذاری ثبت کرده است. NVIDIA با ارائه سیستم‌های GB200 و GB300، عملکرد آموزش را به ترتیب ۳ و ۴ برابر نسبت به Hopper بهبود داده است. اکثر مدل‌های زبانی بزرگ امروزی بر روی پلتفرم NVIDIA آموزش دیده‌اند و شرکت‌هایی مانند Runway و Inworld از زیرساخت NVIDIA برای آموزش مدل‌های خود استفاده می‌کنند. رشد پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی نیازمند زیرساخت‌های قدرتمند و مقیاس‌پذیر است که NVIDIA با ارائه سیستم‌های پیشرفته مانند GB200 و GB300 این نیاز را برآورده می‌کند. عملکرد برتر این سیستم‌ها در معیارهای صنعتی مانند MLPerf نشان‌دهنده برتری فنی NVIDIA در حوزه آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. این پیشرفت‌ها نه تنها سرعت توسعه مدل‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه هزینه‌ها را نیز کاهش داده و دسترسی به فناوری‌های پیشرفته را برای شرکت‌ها و پژوهشگران آسان‌تر می‌کند. NVIDIA با ارائه زیرساخت‌های پیشرفته، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر و با هزینه کمتر آموزش دهند. این امر باعث کاهش زمان توسعه و افزایش رقابت‌پذیری در بازار می‌شود. همچنین، شرکت‌های ابری و مراکز داده می‌توانند با استفاده از این زیرساخت‌ها، خدمات خود را بهبود بخشند و مشتریان بیشتری جذب کنند. دسترسی به زیرساخت‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند NVIDIA برای پژوهشگران و شرکت‌های ایرانی محدود است، اما آشنایی با این فناوری‌ها می‌تواند به توسعه راهکارهای محلی و استفاده از منابع موجود کمک کند. همچنین، این پیشرفت‌ها می‌تواند انگیزه‌ای برای سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی در ایران باشد. پیشرفت در زیرساخت‌های هوش مصنوعی می‌تواند چالش‌های حقوقی جدیدی را در زمینه مالکیت فکری، حریم خصوصی و مسئولیت مدنی ایجاد کند. همچنین، استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده بر روی زیرساخت‌های NVIDIA ممکن است نیازمند رعایت مقررات و استانداردهای بین‌المللی باشد. برتری NVIDIA در حوزه هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرات ژئوپلیتیکی داشته باشد، به ویژه در رقابت‌های فناوری بین ایالات متحده و سایر کشورها. کنترل بر زیرساخت‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری برای قدرت نرم و تأثیرگذاری در سیاست‌های جهانی مورد استفاده قرار گیرد. NVIDIA AI Blog OpenAI مدل‌های پیشرفته خود را بر روی زیرساخت NVIDIA آموزش داده است. با بهبود ۴ برابری سرعت در GB300، آینده هوش مصنوعی در دست NVIDIA است.

این صفحه خلاصه و تحلیل فارسی خبر را نمایش می‌دهد. نسخه کامل/اصلی از طریق لینک منبع در دسترس است.