창업 2년 만에 직원 1인당 자산 가치 2,100만 달러, 모자이크ML이 13억 달러 매출을 올린 이유는 무엇일까?
최근 AI 분야에서 투자와 인수 물결이 일고 있다. Salesforce는 Anthropic에 4억 5천만 달러를 투자했으며 Runway는 성공적으로 1억 4,100만 달러의 자금을 조달했습니다. 또한 Snowflake는 Neeva 인수 완료를 발표했으며, 중국 국내 대기업 Meituan은 AI 회사 Light Years Away를 20억 6500만 달러에 인수했습니다.
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1. Databricks, 생성적 AI 기술의 민주화를 가속화하기 위해 mosaicML 인수
Databricks는 최근 기업에 ChatGPT와 유사한 도구를 구축하기 위한 서비스를 제공하기 위해 생성 인공 지능 스타트업인 mosaicML을 약 13억 달러(약 93억 위안)에 인수했다고 공식 발표했습니다.
인수 후 모자이크ML은 데이터브릭스 레이크하우스(Databricks Lakehouse) 플랫폼의 일부가 되어 모자이크ML의 전체 팀과 기술을 데이터브릭스 산하로 가져오며 기업에 데이터 자산을 관리할 수 있는 통합 플랫폼과 자체 독점 데이터를 구축, 소유 및 보호할 수 있는 기능을 제공하게 된다. 생성 AI 모델.
모자이크ML(MosaicML)은 매우 젊은 생성 AI 회사로 2021년 샌프란시스코에서 설립됐다. 단 한 차례의 자금 조달만 공개했으며 직원 수는 62명에 불과하다. 마지막 자금 조달에서 그 가치는 2억 2천만 달러였습니다. 즉, mosaicML 인수 가치가 직접적으로 6배나 뛰어올랐습니다. 이번 거래는 올해 현재까지 생성 AI 분야에서 발표된 거래 중 가장 큰 규모다. 얼마 전, 클라우드 컴퓨팅 거대 기업인 Snowflake는 또 다른 생성 AI 회사인 Neeva를 인수한다고 발표했습니다. 몇 달 간의 열광적인 투자 이후, 기업의 대규모 생성 AI 스타트업 인수 물결이 진행 중인 것으로 보입니다.
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2. mosaicML MPT 시리즈 모델의 장점
이미지 설명
데이터 출처: mosaicML 주류 모델의 MT-Bench 평가
MPT 시리즈 모델의 강점은 높은 효율성과 저렴한 비용입니다. '훈련'을 위해 대량의 데이터를 사용하는 인공지능 모델의 복잡도는 급격히 높아졌고, 모델을 훈련하는 데 드는 비용은 최소 수백만 달러에 달해 대기업을 제외한 중소기업에서는 일반적으로 감당하기 힘든 수준이다. mosaicML의 MPT 시리즈 모델을 사용하면 기업은 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 자체 언어 모델을 교육할 수 있으므로 생성 AI 기술을 더 쉽게 적용하고 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다. 대부분의 오픈 소스 언어 모델은 최대 수천 개의 토큰이 포함된 시퀀스만 처리할 수 있습니다(그림 1 참조). 그러나 mosaicML 플랫폼과 8 xA 100-40GB의 단일 노드를 사용하면 사용자는 MPT-7 B를 쉽게 미세 조정하여 최대 65k의 컨텍스트 길이를 처리할 수 있습니다. 이러한 극단적인 컨텍스트 길이 적응을 처리하는 능력은 MPT-7B의 주요 아키텍처 선택 중 하나인 ALiBi에서 비롯됩니다.
예를 들어 The Great Gatsby의 전체 텍스트는 68,000개 토큰 미만입니다. 한 테스트에서 StoryWriter 모델은 The Great Gatsby를 읽고 에필로그를 생성했습니다. 모델 생성의 에필로그 중 하나가 그림 2에 나와 있습니다. 스토리 작가는 <위대한 개츠비>를 약 20초(분당 약 150,000단어) 만에 읽었습니다. 시퀀스 길이가 길기 때문에 다른 MPT-7 B 모델보다 분당 약 105단어로 입력 속도가 느립니다. StoryWriter는 컨텍스트 길이 65k로 미세 조정되었지만 ALiBi를 사용하면 모델이 훈련된 것보다 더 긴 입력을 추론할 수 있습니다. The Great Gatsby의 경우 68,000개 토큰, 테스트 마크에서는 최대 84,000개입니다.
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3. 생성 AI 기술의 대중화
생성적 AI(Generative AI) 기술은 대량의 데이터와 딥러닝 알고리즘을 사용해 원시 텍스트, 이미지, 컴퓨터 코드 등의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능의 한 분야입니다. 이 기술의 출현으로 사람들은 데이터를 보다 편리하게 처리하고 분석할 수 있으며 인간의 요구에 더 잘 부응할 수 있습니다. 빅데이터와 인공지능 기술의 급속한 발전으로 생성 AI 기술은 자연어 처리, 이미지 인식, 가상 현실 등 분야에서 널리 사용되고 있다. 예를 들어, 자연어 처리 분야에서 GPT-4는 기사 생성, 언어 번역, 질문 답변과 같은 작업에 사용할 수 있는 가장 인기 있는 생성 AI 모델 중 하나가 되었습니다. 이미지 인식 분야에서 StyleGAN 2는 게임 개발, 영화 및 TV 제작, 가상 현실 등의 분야에서 사용할 수 있는 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다.
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4. 데이터브릭스의 mosaicML 인수의 의의
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1. 보다 효율적인 대규모 언어 모델
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2. 더 빠른 모델 훈련 속도
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3. 더 큰 민주화
요약하다
요약하다
생성적 AI 애플리케이션은 사용자의 자연어 신호를 기반으로 원시 텍스트, 이미지 및 컴퓨터 코드를 생성하도록 설계되었습니다. 인공지능 스타트업 OpenAI가 지난해 11월 온라인 생성 AI 챗봇인 ChatGPT를 출시한 이후 이 기술에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. 모든 조직은 AI 혁명의 혜택을 누릴 수 있어야 하며 데이터 사용 방법에 대해 더 많은 제어권을 가져야 합니다. Databricks와 mosaicML은 AI를 민주화하고 Lakehouse를 빌드 생성의 강국으로 만들 수 있는 놀라운 기회를 가지고 있습니다. 인공 지능을 위한 최고의 장소, 라고 Databricks의 공동 창립자이자 CEO인 Ali Ghodsi는 말했습니다.
면책조항: 시장에는 위험이 있으므로 투자는 신중해야 합니다. 독자들은 이 글의 의견, 관점, 결론을 고려할 때 현지 법률 및 규정을 엄격히 준수해야 하며, 위 내용은 투자 조언을 구성하지 않습니다.
참고 출처:
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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