設立 2 年で従業員一人当たりの価値は 2,100 万米ドルですが、なぜ MosaicML は 13 億米ドルを売り上げるのでしょうか?
最近、AI分野への投資や買収の波が起きています。 Salesforce は Anthropic に 4 億 5,000 万ドルを投資し、Runway は 1 億 4,100 万ドルの資金調達に成功しました。さらに、スノーフレークはNeevaの買収完了も発表し、中国国内大手の美団はAI企業のLight Years Awayを20億6,500万で買収した。
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1. Databricks が MosaicML を買収し、生成 AI テクノロジーの民主化を加速
Databricks は最近、企業向けに ChatGPT のようなツールを構築するサービスを提供するために、生成人工知能のスタートアップである MosaicML を約 13 億米ドル (約 93 億人民元) で買収したと正式に発表しました。
買収後、MosaicML は Databricks Lakehouse プラットフォームの一部となり、MosaicML のチームとテクノロジー全体が Databricks の傘下に入り、データ資産を管理するための統合プラットフォームと、独自の独自データを構築、所有、保護する機能を企業に提供します。生成AIモデル。
MosaicML は、非常に若い生成 AI 企業です。2021 年にサンフランシスコで設立されました。公開された資金調達ラウンドは 1 回のみで、従業員数はわずか 62 名です。前回の資金調達ラウンドでの評価額は2億2,000万米ドルで、つまりMosaicML買収の評価額は直接6倍に跳ね上がった。この契約は、今年これまでに生成AI分野で発表された最大のものである。少し前に、クラウド コンピューティング大手の Snowflake が、別の生成 AI 企業 Neeva の買収を発表したばかりです。数か月にわたる投資の熱狂を経て、生成 AI スタートアップの大規模な企業買収の波が進行中であるようだ。
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2. MosaicML MPTシリーズモデルのメリット
画像の説明
データソース: MosaicML 主流モデルの MT-Bench 評価
MPTシリーズモデルの強みは高効率と低コストです。 「トレーニング」に大量のデータを使用する人工知能モデルの複雑さは急激に増加しており、モデルのトレーニングには少なくとも数百万ドルの費用がかかるようになり、大企業を除く中小企業には一般に手の届かない金額となっています。 MosaicML の MPT シリーズ モデルを使用すると、企業は独自の言語モデルを低コストかつ高効率でトレーニングできるため、生成 AI テクノロジーの適用が容易になり、ビジネス パフォーマンスの向上が達成できます。ほとんどのオープンソース言語モデルは、最大でも数千のトークンを含むシーケンスしか処理できません (図 1 を参照)。ただし、MosaicML プラットフォームと 8 xA 100 ～ 40 GB の単一ノードを使用すると、ユーザーは MPT-7 B を簡単に微調整して、最大 65 k のコンテキスト長を処理できます。この極端なコンテキスト長の適応を処理する機能は、MPT-7B の主要なアーキテクチャ上の選択肢の 1 つである ALiBi によって提供されます。
たとえば、『華麗なるギャツビー』の全文は 68,000 トークン未満です。あるテストでは、モデルの StoryWriter が『華麗なるギャツビー』を読み、エピローグを生成しました。モデル生成のエピローグの 1 つを図 2 に示します。 StoryWriter は約 20 秒で『華麗なるギャツビー』を読みました (1 分あたり約 150,000 ワード)。シーケンスの長さが長いため、他の MPT-7 B モデルよりも「タイプ」が遅くなり、1 分あたり約 105 ワードになります。 StoryWriter はコンテキスト長 65k で微調整されていましたが、ALiBi を使用すると、モデルがトレーニングされたものよりも長い入力を推論できるようになります。The Great Gatsby の場合は 68k トークン、テスト マークでは最大 84k です。
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3. 生成AI技術の普及
生成 AI テクノロジーは、大量のデータと深層学習アルゴリズムを使用して、生のテキスト、画像、コンピューター コードなどのコンテンツを自動的に生成する人工知能の分野です。このテクノロジーの出現により、人々はデータをより便利に処理および分析できるようになり、人間のニーズにさらに応えることができるようになります。ビッグデータと人工知能技術の急速な発展に伴い、生成AI技術は自然言語処理、画像認識、仮想現実などの分野で広く使用されています。たとえば、自然言語処理の分野では、GPT-4 は最も人気のある生成 AI モデルの 1 つとなっており、記事の生成、言語の翻訳、質問への回答などのタスクに使用できます。画像認識の分野では、StyleGAN 2 は高品質の画像を生成でき、ゲーム開発、映画やテレビの制作、仮想現実などの分野で使用できます。
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4. DatabricksによるMosaicML買収の意義
副題
1. より効率的な大規模言語モデル
副題
2. モデルトレーニング速度の高速化
副題
3. 民主化の進展
要約する
要約する
生成 AI アプリケーションは、ユーザーの自然言語の手がかりに基づいて生のテキスト、画像、コンピューター コードを生成するように設計されています。人工知能スタートアップの OpenAI が昨年 11 月にオンライン生成 AI チャットボットである ChatGPT を発表して以来、このテクノロジーへの関心は爆発的に高まっています。 「すべての組織が AI 革命の恩恵を受け、データの使用方法をより詳細に制御できるようにする必要があります。Databricks と MosaicML には、AI を民主化し、Lakehouse をビルド生成の強力な場所にする素晴らしい機会があります。人工知能にとって最適な場所です。 」と Databricks の共同創設者兼 CEO である Ali Ghodsi 氏は述べています。
免責事項: 市場にはリスクがあり、投資には注意が必要です。読者は、この記事の意見、観点、結論を検討する際に、現地の法律や規制を厳格に遵守するよう求められ、上記の内容は投資アドバイスを構成するものではありません。
参照元：
https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-signs-definitive-agreement-acquire-mosaicml-leading-generative-ai-platform
https://mattturck.com/mosaic/
https://twitter.com/lmsysorg/status/1672077353533730817/photo/1
https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b#appendix-eval
https://www.mosaicml.com/blog/mpt-30b
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