أعلنت شركة إنفيديا عن إطلاق ثلاثة نماذج جديدة ضمن عائلة Nemotron 3.5، تهدف إلى تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحليل المستندات والجداول والصور وصفحات الويب، ومن ثم استخلاص المعلومات وتنفيذ مهام معقدة باستخدام أدوات برمجية. هذه الخطوة تمثل توسعًا لإنفيديا خارج نطاق صناعة المعالجات والبطاقات الرسومية، باتجاه تطوير النماذج التي تعتمد عليها المؤسسات لإدارة عملياتها.

تتربع على قمة هذه النماذج نسخة Nemotron 3.5 Super VL، التي تضم 120 مليار معامل رياضي، وهي قيم تُكتسب أثناء التدريب وتساعد النموذج على معالجة المعلومات بفعالية. يتميز هذا النموذج بقدرته على دمج فهم النصوص والصور مع تنفيذ التعليمات. كما تقدم الشركة نموذجين آخرين باسم Bolt، مصممين لتنفيذ مهام البرمجة والبحث والأتمتة على مختلف التجهيزات الحاسوبية.

تتيح هذه النماذج للمؤسسات بناء أدوات متقدمة لمراجعة العقود، والمطالبات التأمينية، والمستندات المالية. يمكن لهذه الأنظمة قراءة ملفات تحتوي على جداول ورسوم بيانية، واستخراج البيانات المطلوبة، ومقارنتها بقواعد بيانات المؤسسة، تمهيدًا لإعداد نتائج قابلة للمراجعة البشرية. أما نسخة Bolt 74B-A9B، فهي موجهة لمهام البرمجة والبحث متعدد المراحل، بينما تعمل إنفيديا على تطوير نسخة أصغر مخصصة للمحادثات والوكلاء الذين يعملون على الأجهزة، ومن المتوقع إتاحتها لاحقًا لتوفير خيارات متنوعة للمطورين بناءً على متطلبات التشغيل والذاكرة.

فيما يتعلق بالمقارنة مع نماذج مثل ChatGPT وClaude، عرضت إنفيديا نتائج اختبارات متخصصة تشير إلى تفوق نسخ من نماذجها بعد تدريب إضافي على مهام محددة، مثل مراجعة المطالبات الطبية ومقاومة محاولات خداع أنظمة الذكاء الاصطناعي. ورغم أن هذه النتائج لا تعني تفوقًا شاملًا في الاستخدام العام، فقد شهدت إحدى المهام تحسنًا في الدقة من حوالي 28% إلى 72% بعد التدريب المتخصص، واختبار آخر متعلق بمقاومة الهجمات ارتفع من 35% إلى 76%. قدمت الشركة هذه الأرقام دون نشر تفاصيل كاملة للاختبارات تسمح بالتحقق المستقل.

تكمن أهمية هذا الإعلان في تمكين المؤسسات من تخصيص النماذج وفقًا لبياناتها وإجراءاتها الخاصة، بدلاً من الاعتماد على مساعدي ذكاء اصطناعي يقدمون إجابات عامة. ومع ذلك، لا تزال الحاجة قائمة لاختبار دقة النتائج قبل تطبيقها في قرارات مالية أو قانونية حاسمة.