この記事のポイント
この記事では、NVIDIAのNeMoガードレールとLangChainテンプレートを用いた大規模言語モデル（LLM）の安全な開発について紹介しています。- NVIDIAが提供するNeMoガードレールは、AIが生成する内容のコンテンツモデレーションと正確さを確かめるために重要です。
- AIファウンデーションエンドポイントの設定とモデルのデプロイについて、Aditi Bodhankarのブログ投稿で具体的な手順が解説されています。
- NVIDIAは、NeMoガードレールSDKの提供と教育リソースにより、AI開発者の支援を行っています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
AI技術の進化に伴い、その安全性への関心も高まりつつあります。 特に大規模言語モデル（LLM）は強力な機能を持ちながら、その運用には慎重なアプローチが求められます。
NVIDIAはこのような課題に応じて、「NeMoガードレール」と「LangChainテンプレート」を統合した開発アプローチを提案しています。
本記事では、AIが生成する内容のコンテンツモデレーションと正確性を保証し、安全なLLMアプリケーションを構築するための方法を探ります。
NeMoガードレールとは：大規模言語モデルの安全な開発を支援
NVIDIAが提供するNeMoガードレールは、大規模言語モデル（LLM）の開発を安全に行うための機能です。
このガードレールを使用することで、開発者はAIが生成する内容に対するコンテンツモデレーションと正確さを保証することができます。
特に、センシティブなデータを取り扱う際には、このガードレールの重要性が高まります。
例えば、検索拡張生成（RAG）というユースケースでは、LLMが提供する情報の質を保つためにNeMoガードレールが活用されます。
企業が顧客とのインタラクションでLLMを使用する際も、NeMoガードレールによって安心してAI技術を活用することが可能になるのです。
AIファウンデーションエンドポイントとモデルデプロイの設定ガイド
Aditi Bodhankarのブログ投稿では、AIファウンデーションエンドポイントの設定とモデルのデプロイに関する具体的な手順が紹介されています。
これにより、開発者はNeMoガードレールを利用したセキュリティ機能が強化されたLLMアプリケーションを容易に構築することができます。
ガイドはステップバイステップで、初心者でも理解しやすい内容となっており、LLMの安全な利用を目指す企業にとって貴重な情報源となるでしょう。
NVIDIAのAI開発への取り組み：NeMoガードレールSDKと教育リソース
NVIDIAは、NeMoガードレールSDKという最新のソフトウェア開発キットを提供することで、安全で効率的なAI開発をサポートしています。
さらに、インファレンシングサービスや教育リソースなど、AI技術を学び利用するための多くの支援を提供しています。
NVIDIAのこれらの取り組みは、AI技術の普及と成熟を促進するためのものであり、技術進歩に欠かせない役割を果たしています。
出典:NVIDIA
