NVIDIA випускає інструменти з відкритим вихідним кодом для безпечного навчання моделей ШІ з точки зору ліцензування

Peter Zhang 18:27, 5 лютого 2026

NeMo Data Designer від NVIDIA дозволяє розробникам створювати конвеєри синтетичних даних для дистиляції ШІ без проблем з ліцензуванням або масивних наборів даних.

NVIDIA опублікувала детальну структуру для створення конвеєрів синтетичних даних, що відповідають ліцензійним вимогам, вирішуючи одну з найскладніших проблем у розробці ШІ: як навчати спеціалізовані моделі, коли реальні дані обмежені, чутливі або юридично неоднозначні.

Підхід поєднує NeMo Data Designer від NVIDIA з відкритим вихідним кодом із дистильованими кінцевими точками OpenRouter для генерації навчальних наборів даних, які не спричинять проблем із відповідністю правилам у майбутньому. Для підприємств, що застрягли в юридичній перевірці через ліцензування даних, це може скоротити тижні циклів розробки.

Чому це важливо зараз

Gartner прогнозує, що синтетичні дані можуть затьмарити реальні дані в навчанні ШІ до 2030 року. Це не перебільшення — 63% корпоративних лідерів ШІ вже включають синтетичні дані у свої робочі процеси, згідно з недавніми галузевими опитуваннями. Команда Superintelligence компанії Microsoft оголосила наприкінці січня 2026 року, що використовуватиме подібні техніки зі своїми чіпами Maia 200 для розробки моделей наступного покоління.

Основна проблема, яку вирішує NVIDIA: більшість потужних моделей ШІ мають ліцензійні обмеження, які забороняють використовувати їхні результати для навчання конкуруючих моделей. Новий конвеєр забезпечує «дистильовану» відповідність на рівні API, що означає, що розробники випадково не забруднять свої навчальні дані юридично обмеженим вмістом.

Що насправді робить конвеєр

Технічний робочий процес розбиває генерацію синтетичних даних на три рівні. По-перше, стовпці семплера вносять контрольовану різноманітність — категорії продуктів, цінові діапазони, обмеження назв — без покладання на випадковість LLM. По-друге, стовпці, згенеровані LLM, створюють природномовний контент на основі цих початкових даних. По-третє, оцінка LLM-як-судді оцінює результати на точність та повноту перед тим, як вони потраплять у навчальний набір.

Приклад NVIDIA генерує пари запитань і відповідей про продукти з невеликого початкового каталогу. Опис светра може бути позначений як «Частково точний», якщо модель вигадує матеріали, яких немає у вихідних даних. Ця перевірка якості важлива: непотрібні синтетичні дані створюють непотрібні моделі.

Конвеєр працює на Nemotron 3 Nano, гібридній моделі міркувань Mamba MOE від NVIDIA, маршрутизованій через OpenRouter до DeepInfra. Все залишається декларативним — схеми визначені в коді, підказки шаблонізовані за допомогою Jinja, результати структуровані через моделі Pydantic.

Ринкові наслідки

Ринок генерації синтетичних даних досяг 381 мільйона доларів у 2022 році і, за прогнозами, досягне 2,1 мільярда доларів до 2028 року, зростаючи на 33% щорічно. Контроль над цими конвеєрами все більше визначає конкурентну позицію, особливо у фізичних застосуваннях ШІ, таких як робототехніка та автономні системи, де збір реальних навчальних даних коштує мільйони.

Для розробників негайна цінність полягає в обході традиційного вузького місця: вам більше не потрібні масивні власні набори даних або тривалі юридичні перевірки для створення спеціалізованих моделей. Той самий шаблон застосовується до корпоративного пошуку, ботів підтримки та внутрішніх інструментів — де завгодно, де вам потрібен спеціалізований ШІ без спеціалізованого бюджету на збір даних.

Повні деталі реалізації та код доступні в репозиторії GenerativeAIExamples компанії NVIDIA на GitHub.

• nvidia
• синтетичні дані
• навчання ШІ
• nemo
• машинне навчання