Nvidia ra mắt Llama-3.1 Nemotron Ultra 253B

Mô hình AI khổng lồ thường đòi hỏi chi phí triển khai lớn và tài nguyên khủng? Nvidia vừa công bố Llama-3.1 Nemotron Ultra – mô hình 253 tỷ tham số, mã nguồn mở, hiệu suất vượt trội, hỗ trợ 128.000 token, tối ưu GPU – một giải pháp hiệu quả và đột phá cho kỷ nguyên AI mới. Khám phá ngay cùng CentriX!

Cuộc đua AI bước vào kỷ nguyên mô hình mã nguồn mở siêu hiệu năng

Trong hơn một thập kỷ qua, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã phát triển thần tốc và trở thành nền tảng cho hàng loạt ứng dụng như chatbot, phân tích dữ liệu, lập trình tự động, và trợ lý ảo. Tuy nhiên, chi phí triển khai các mô hình này thường rất cao do khối lượng tham số khổng lồ và yêu cầu phần cứng đắt đỏ. Nvidia – gã khổng lồ trong lĩnh vực phần cứng AI – đã bước thêm một bước quan trọng khi ra mắt Llama-3.1 Nemotron Ultra 253B, mô hình dense với hiệu suất vượt trội và đặc biệt là mã nguồn mở toàn diện.

Đây không chỉ là bước tiến công nghệ mà còn là cú huých chiến lược trong thế giới AI – nơi mà khả năng mở rộng, chi phí và khả năng tích hợp đang trở thành yếu tố then chốt để phổ cập AI đến doanh nghiệp, tổ chức và nhà phát triển độc lập.

Giới thiệu về Llama-3.1 Nemotron Ultra: Kế thừa và phát triển

Llama-3.1 Nemotron Ultra 253B là mô hình ngôn ngữ dạng dense với 253 tỷ tham số, kế thừa từ kiến trúc Llama-3.1-405B-Instruct nổi tiếng của Meta. Nvidia đã sử dụng mô hình gốc của Meta làm nền tảng và tinh chỉnh lại toàn bộ để phù hợp với các hệ thống GPU cao cấp như H100, B100, tối ưu hóa khả năng suy luận, huấn luyện và triển khai.

Mô hình này được công bố vào ngày 7 tháng 4 năm 2025, và có sẵn công khai trên nền tảng Hugging Face – một trong những kho mô hình AI mở lớn nhất hiện nay. Truy cập Nemotron Ultra tại Hugging Face để xem tài liệu chi tiết và tải trọng số.

Khác với nhiều mô hình MoE (Mixture of Experts) chỉ kích hoạt một phần nhỏ các tham số khi chạy, mô hình dense như Nemotron Ultra đảm bảo toàn bộ 253 tỷ tham số hoạt động đồng thời, giúp kết quả đầu ra nhất quán và ổn định hơn, đặc biệt trong các tác vụ suy luận phức tạp như giải toán hoặc hướng dẫn lập trình.

Những điểm nổi bật tạo nên khác biệt của Nemotron Ultra

Chuyển đổi linh hoạt giữa hai chế độ suy luận

Một trong những tính năng nổi bật nhất là khả năng chuyển đổi giữa chế độ suy luận bật và tắt. Ở chế độ bật suy luận, mô hình khai thác tối đa tiềm năng để trả lời các câu hỏi phức tạp, đưa ra lời giải thích chi tiết hoặc tạo nội dung sáng tạo. Ngược lại, chế độ tắt suy luận được dùng trong các tình huống đơn giản hơn, giúp tiết kiệm tài nguyên xử lý.

Điều này rất hữu ích cho doanh nghiệp muốn tối ưu hóa chi phí vận hành AI: chỉ dùng hết công suất khi cần thiết, còn lại chạy nhẹ nhàng, tiết kiệm.

Hỗ trợ chuỗi dài đến 128.000 token – xử lý ngữ cảnh vượt trội

Hầu hết các mô hình ngôn ngữ hiện tại chỉ xử lý được từ 4.096 đến 32.000 token trong mỗi lượt tương tác. Tuy nhiên, Nemotron Ultra hỗ trợ lên tới 128.000 token, tương đương hơn 90.000 từ tiếng Anh hoặc hơn 200 trang tài liệu PDF. Điều này mở ra tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong:

• Phân tích hợp đồng pháp lý dài hàng trăm trang
• Tóm tắt sách, tài liệu khoa học
• Tạo nội dung chuyên sâu như blog, báo cáo kỹ thuật

Khả năng “ghi nhớ” dài hạn giúp mô hình duy trì mạch ngữ nghĩa xuyên suốt văn bản mà không bị đứt quãng, đặc biệt có lợi trong các hệ thống hỗ trợ trí tuệ nhân tạo có truy xuất dữ liệu ngoài (RAG).

Tối ưu hóa cho hệ sinh thái GPU của Nvidia

Nvidia thiết kế mô hình này để chạy mượt trên hệ thống phần cứng của chính mình, bao gồm:

• 8 GPU H100 (thay vì cụm siêu máy tính)
• Kiến trúc mới nhất Hopper & B100
• Định dạng dữ liệu BF16 và FP8 giúp tăng tốc độ mà vẫn duy trì độ chính xác

So với các mô hình cùng phân khúc như GPT-4 hoặc Claude, Nemotron Ultra có thể triển khai trong cụm nhỏ hơn nhiều, giúp doanh nghiệp và tổ chức AI tiết kiệm chi phí phần cứng đến 40-60% tùy vào quy mô.

Hậu huấn luyện: Công thức giúp Nemotron vượt trội

Không chỉ dừng ở việc tái sử dụng mô hình của Meta, Nvidia đã hậu huấn luyện mô hình với nhiều kỹ thuật tối ưu mới.

Fine-tuning có giám sát và tăng cường

Mô hình được tinh chỉnh bằng:

• Supervised Fine-tuning: huấn luyện có giám sát trên các dữ liệu gồm toán học, viết mã, đối thoại AI, sử dụng công cụ như calculator hoặc trình duyệt.
• Reinforcement Learning with GRPO (Group Relative Policy Optimization): giúp mô hình học cách phản hồi phù hợp với mong đợi người dùng, cải thiện đáng kể khả năng tuân thủ chỉ dẫn.

Chưng cất và tiền huấn luyện hàng trăm tỷ token

Để đảm bảo hiệu suất cao, mô hình đã:

• Chưng cất kiến thức từ 65 tỷ token đầu vào
• Tiếp tục tiền huấn luyện thêm 88 tỷ token khác, sử dụng các bộ dữ liệu chất lượng như:
  • FineWeb: tập dữ liệu web chất lượng cao, đã lọc spam và nội dung nhạy cảm.
  • Buzz-v1.2: nội dung sáng tạo, tin tức, bài báo từ nhiều miền ngữ nghĩa.
  • Dolma: tập dữ liệu đa ngôn ngữ và kỹ thuật.

So sánh hiệu năng: Nemotron Ultra vs DeepSeek R1

Trong bảng đánh giá từ các bài kiểm tra benchmark uy tín, Nemotron Ultra đạt điểm số cực kỳ ấn tượng, thậm chí vượt mặt cả DeepSeek R1 – mô hình MoE 671 tỷ tham số.

Benchmark	Nemotron Ultra 253B	DeepSeek R1 671B
MATH500	97.00%	97.30%
AIME25	72.50%	79.80%
GPQA	76.01%	71.50%
IFEval	89.45%	83.30%
LiveCodeBench	66.31%	65.90%

Dù sở hữu ít hơn một nửa số tham số, mô hình của Nvidia vẫn thể hiện tốt hơn ở nhiều tác vụ, chứng tỏ việc tối ưu kiến trúc, huấn luyện, và khả năng suy luận đóng vai trò quan trọng hơn số lượng “lớn để khoe” của tham số.

Xem thêm: DeepSeek và OpenAI áp dụng Chiến lược Techonomics

Ứng dụng thực tiễn: Từ doanh nghiệp đến AI sản phẩm

Chatbot & trợ lý AI

Nhờ khả năng suy luận mạnh, đa ngôn ngữ, và dễ tùy biến, Nemotron Ultra là lựa chọn hoàn hảo cho:

• Chatbot bán hàng, chăm sóc khách hàng
• Trợ lý ảo nội bộ doanh nghiệp
• AI giảng dạy, đào tạo nhân viên

Tạo nội dung dài, chuẩn SEO

Những nhà sáng tạo nội dung có thể tận dụng khả năng 128K token để:

• Viết blog như bài viết này
• Tạo báo cáo kỹ thuật, sách whitepaper
• Sinh văn bản quảng cáo theo cấu trúc storytelling

Hệ thống RAG, tìm kiếm thông minh

Nemotron Ultra hỗ trợ tích hợp dễ dàng với Transformers 4.48.3, đồng nghĩa với việc có thể dùng làm bộ não của hệ thống RAG, giúp xây dựng các trợ lý tìm kiếm thông minh từ dữ liệu công ty hoặc tài liệu nội bộ.

Cấp phép sử dụng: Vừa mở vừa thương mại

Khác với nhiều mô hình chỉ được dùng cho nghiên cứu, Nemotron Ultra được cấp phép rõ ràng để:

• Sử dụng thương mại
• Phân phối sản phẩm AI dựa trên mô hình

🎓 Cấp phép theo:

• Nvidia Open Model License
• Llama 3.1 Community License Agreement (CCLA)

Miễn là bạn tuân thủ điều khoản (không dùng để lạm dụng, xây AI độc hại, v.v.), bạn hoàn toàn có thể xây sản phẩm AI của riêng mình từ mô hình này.

Kết luận: Mô hình AI mã nguồn mở tối ưu nhất 2025?

Llama-3.1 Nemotron Ultra 253B không chỉ là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ mà còn đại diện cho xu hướng tương lai:

• Tối ưu – hiệu quả hơn mô hình “khổng lồ”
• Nguồn mở – nhưng vẫn thương mại được
• Thân thiện phần cứng – triển khai dễ hơn bao giờ hết

Dù còn thua kém một số mô hình về điểm toán học nâng cao, nhưng về tổng thể, Nvidia đang mang lại cho cộng đồng AI một lựa chọn cân bằng giữa hiệu suất, chi phí và khả năng triển khai.

Xem thêm: Ra mắt Quark AI – Siêu trợ lý của Alibaba