MosaicML, kuruluşundan sadece 2 yıl sonra neden 1,3 milyar dolar sattı?

Büyük veri devi Databricks tarafından yaklaşık 1,3 milyar ABD doları bedelle satın alınan MosaicML'nin değeri bu işlemde altı kat artarak bu yılın ilk yarısındaki en büyük satın alma oldu. Sadece 2 yıldır kurulu ve 60'tan fazla çalışanı var.MosaicML'nin yüksek değerlemesini destekleyen nedir?

Son zamanlarda, AI alanında bir yatırım ve satın alma dalgası yaşandı. Dünyaca ünlü bir şirket olan Salesforce, Anthropic'e 450 milyon $ enjekte ederken, Runway başarıyla 141 milyon $ fon sağladı. Ayrıca Snowflake, Neeva'yı satın alma işleminin tamamlandığını duyururken, Çin yerli devi Meituan yapay zeka şirketi Light Years Away'i 2.065 milyar karşılığında satın aldı.

Bununla birlikte, en yüksek profilli anlaşma, şüphesiz MosaicML girişiminin satın alınmasıydı. MosaicML'nin büyük veri devi Databricks tarafından yaklaşık 1,3 milyar ABD dolarına satın alındığı ve bu işlemde değerlemesinin altı kat artarak bu yılın ilk yarısındaki en büyük satın alma olduğu anlaşıldı. Sadece 2 yıldır kurulu ve 60'tan fazla çalışanı var.MosaicML'nin yüksek değerlemesini destekleyen nedir?

Databricks, Üretken Yapay Zeka Teknolojilerinin Demokratikleşmesini Hızlandırmak İçin MosaicML'i Satın Aldı

Databricks kısa bir süre önce, işletmeler için ChatGPT benzeri araçlar oluşturmaya yönelik hizmetler sağlamak üzere üretken bir yapay zeka girişimi olan MosaicML'yi yaklaşık 1,3 milyar $ (yaklaşık 9,3 milyar yuan) karşılığında satın aldığını resmen duyurdu.

Satın almanın ardından MosaicML, Databricks Lakehouse platformunun bir parçası olacak. MosaicML'nin tüm ekibi ve teknolojisi, Databricks çatısı altında toplanarak, işletmelere veri varlıklarını yönetmeleri ve kendi özel verilerini oluşturmak için kullanmaları için birleşik bir platform sağlayacak. Kendi üretken yapay zeka modellerine sahip olun ve bunları koruyun.

MosaicML çok genç bir üretken yapay zeka şirketidir. 2021'de San Francisco'da kurulmuştur. Yalnızca bir tur finansmanı kamuya açıklamıştır ve yalnızca 62 çalışanı vardır. Son finansman turunda değeri 220 milyon ABD dolarıydı, yani MosaicML'nin satın alınmasının değeri doğrudan 6 kat arttı. Anlaşma, üretken AI alanında bu yıl şimdiye kadar duyurulan en büyük satın alma. Kısa bir süre önce, bulut bilgi işlem devi Snowflake, başka bir üretken yapay zeka şirketi olan Neeva'yı satın aldığını duyurdu. Birkaç aylık yatırım çılgınlığının ardından, üretken yapay zeka girişimlerinin devasa bir kurumsal satın alma dalgası yolda gibi görünüyor.

Databricks, UC Berkeley kökenlidir ve Apache Spark projesinin geliştirilmesine katılmıştır. Bir veri depolama ve analiz devi olarak 2022 itibariyle 31 milyar dolar değerinde olacak ve AT&T, Shell ve Walgreens gibi büyük şirketlerin verileri işlemesine yardımcı olacak. Bir süre önce, daha az parametreyle ChatGPT'ye benzer bir etki elde etmeyi amaçlayan kendi büyük modelim Dolly'yi açtım. Bulut bilişim daha popüler hale geldikten sonra, Spark tarafından önerilen "göllerin ve depoların entegrasyonu" kavramı, bir dizi büyük veri girişimini derinden etkiledi. Databricks, kurulduğu 2013 yılından bu yana hızla büyüyerek dünyanın en popüler Data Infra şirketi haline geldi. Geçen yıl, Databricks yıllık gelirinin 1 milyar doları aştığını açıkladı ve Ağustos 2021'deki son finansman turunu tamamladıktan sonra en son değeri 38 milyar dolara ulaştı.

MosaicML MPT serisi modellerin avantajları

MosaicML'nin MPT serisi modelleri, HuggingFace PretrainedModel temel sınıfından alt sınıflara ayrılmıştır ve HuggingFace ekosistemiyle tamamen uyumludur. MPT-7B modeli, milyarlarca parametreye sahip MosaicML'nin en popüler modellerinden biridir ve 2.000'den fazla doğal dil işleme görevini işleyebilir. Bunlar arasında, MPT-7B'nin optimizasyon katmanı, modeli geleneksel eğitim yöntemlerinden 2-7 kat daha hızlı hale getirebilen FlashAttention ve düşük hassasiyetli katman normu vb. içerir ve kaynakların neredeyse doğrusal ölçeklenebilirliği, modellerin milyarlarca olmasını sağlar. kadar parametre Tren'de gün olarak değil, saat olarak kullanılabilir. MosaicML ayrıca, 30 milyar parametreye sahip ve GPT-3'ten daha iyi performans gösteren, ticari olarak temin edilebilen yeni bir açık kaynak büyük dil modeli MPT-30B'yi piyasaya sürdü.

Veri kaynağı: MosaicML ana akım modellerinin MT-Bench değerlendirmesi

MPT serisi modellerin avantajları, yüksek verimlilikleri ve düşük maliyetleridir. "Eğitim" için büyük miktarda veri kullanan yapay zeka modellerinin karmaşıklığı keskin bir şekilde arttı.Bir modeli eğitmek artık en az milyonlarca dolara mal oluyor ve bu, büyük şirketler dışındaki küçük ve orta ölçekli işletmeler için genellikle karşılanamaz. MosaicML'nin MPT serisi modelleri, kuruluşların kendi dil modellerini daha düşük maliyetle ve daha yüksek verimlilikle eğitmelerine olanak tanır, böylece üretken yapay zeka teknolojisini daha kolay uygulayabilir ve daha iyi iş performansı elde edebilirler. Çoğu açık kaynak dil modeli, yalnızca en fazla birkaç bin belirteç içeren dizileri işleyebilir (bkz. Şekil 1). Ancak, MosaicML platformu ve 8xA100-40GB'lık tek bir düğüm ile kullanıcılar, 65k'ye kadar bağlam uzunluklarını işlemek için MPT-7B'de kolaylıkla ince ayar yapabilirler. Bu aşırı bağlam uzunluğu uyarlamasının üstesinden gelme yeteneği, MPT-7B'deki temel mimari seçeneklerden biri olan ALiBi'den gelir.

Örneğin, The Great Gatsby'nin tam metni 68.000'den az Simgeye sahiptir. Bir testte, StoryWriter modeli The Great Gatsby'yi okudu ve bir sonsöz oluşturdu. Model oluşturmanın epiloglarından biri Şekil 2'de gösterilmiştir. StoryWriter, Muhteşem Gatsby'yi yaklaşık 20 saniyede okudu (dakikada yaklaşık 150.000 kelime). Daha uzun dizi uzunluğu nedeniyle, "yazma" hızı dakikada yaklaşık 105 kelime ile diğer MPT-7B modellerinden daha yavaştır. StoryWriter'ın 65k bağlam uzunluğuyla ince ayarı yapılmış olmasına rağmen ALiBi, modelin eğitildiğinden daha uzun girdiler çıkarmasını sağlar: The Great Gatsby durumunda 68k jeton ve testte 84k jetona kadar.

Şekil 2: The Great Gatsby'nin sonsözünü MPT-7B-StoryWriter-65k+ yazdı. Sonsözün sonucu, modele girdi olarak "The Great Gatsby"nin tam metnini (yaklaşık 68 bin jeton) ve ardından "sonsöz" kelimesini sağlamak ve modelin oluşturmaya devam etmesine izin vermektir.

Üretken AI teknolojisinin yaygınlaştırılması

Üretken AI teknolojisi, orijinal metin, resimler ve bilgisayar kodu gibi içeriği otomatik olarak oluşturmak için büyük miktarda veri ve derin öğrenme algoritmaları kullanan bir yapay zeka dalıdır. Bu teknolojinin ortaya çıkışı, insanların verileri daha rahat bir şekilde işlemesine ve analiz etmesine ve insan ihtiyaçlarına daha iyi hizmet etmesine olanak tanır. Büyük veri ve yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, üretken yapay zeka teknolojisi, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve sanal gerçeklik ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, doğal dil işleme alanında GPT-4, makale oluşturma, dilleri çevirme ve soruları yanıtlama gibi görevler için kullanılabilen en popüler üretken yapay zeka modellerinden biri haline geldi. Görüntü tanıma alanında StyleGAN2, oyun geliştirme, film ve televizyon prodüksiyonu ve sanal gerçeklikte kullanılabilen yüksek kaliteli görüntüler üretebilir.

MosaicML CEO'su Naveen Rao, daha önce 2018'den bu yana "eğitim" için büyük miktarda veri kullanan yapay zeka modellerinin karmaşıklığının keskin bir şekilde arttığını ve bir model eğitmenin artık en az milyonlarca dolara mal olduğunu belirtmişti. genellikle karşılayamaz. Bu satın almanın ardından, Databricks'in Lakehouse platformu ve MosaicML teknolojisinin ortak ürünü, işletmelerin üretken yapay zeka modellerini basit, hızlı ve düşük maliyetle eğitmek ve oluşturmak için kendi tescilli verilerini kullanmalarına olanak tanıyacak. yer. Databricks'e göre, Databricks ve MosaicML'nin platform ve teknik desteği ile işletmeler için LLM'lerin eğitim ve kullanım maliyeti önemli ölçüde azaltılacak ve binlerce dolara düşmesi bekleniyor. Bu, üretken yapay zekanın yaygınlaşmasını kolaylaştırır.

MosaicML'nin Databricks tarafından satın alınmasının önemi

Databricks'in MosaicML'yi satın almasının temel amacı, üretken AI teknolojisinin gelişimini ve demokratikleşmesini hızlandırmaktır. Databricks, iki şirketin teknolojilerini ve kaynaklarını entegre ederek müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilir ve daha verimli ve uygun çözümler sağlayabilir. Satın alma özellikle aşağıdaki yönlerde değişiklikler getirecektir:

1. Daha verimli büyük dil modeli

Databricks, MosaicML'yi satın aldıktan sonra, müşterilere daha verimli ve düşük maliyetli büyük dil modelleri sağlamak için MPT serisi modelleri Lakehouse platformuna entegre edebilir. Bu, işletmelerin doğal dil işleme görevlerini daha iyi halletmelerine ve iş verimliliğini ve doğruluğunu geliştirmelerine yardımcı olacaktır.

2. Daha hızlı model eğitim hızı

MosaicML'nin MPT serisi modelleri, Databricks'in daha hızlı model eğitimi hizmetleri sağlamasına yardımcı olacak hızlı eğitim özelliğine sahiptir. Bu, özellikle pazar taleplerine hızla yanıt vermesi gereken ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılamalarına yardımcı olan işletmeler için önemlidir.

3. Daha fazla demokratikleşme

Databricks'in MosaicML'yi satın alması, üretken yapay zeka teknolojisinin demokratikleşmesinin daha da artacağı anlamına da geliyor. MosaicML'nin MPT serisi modelleri, küçük ve orta ölçekli işletmelerin kendi dil modellerini eğitmelerini kolaylaştırarak üretici yapay zeka teknolojisini daha iyi uygulayabilmelerini ve daha iyi iş performansı elde edebilmelerini sağlayabilir. Bu, üretken AI teknolojisinin geliştirilmesini ve uygulanmasını teşvik etmeye ve yapay zeka teknolojisinin yaygınlaşmasını ve geliştirilmesini teşvik etmeye yardımcı olacaktır.

Özetle

Üretken AI uygulamaları, kullanıcının doğal dil ipuçlarına dayalı olarak ham metin, resimler ve bilgisayar kodu oluşturmak için tasarlanmıştır. Teknolojiye olan ilgi, yapay zeka girişimi OpenAI'nin geçen Kasım ayında çevrimiçi bir üretken yapay zeka sohbet robotu olan ChatGPT'yi piyasaya sürmesinden bu yana arttı. "Her kuruluş yapay zeka devriminden faydalanabilmeli ve verilerinin nasıl kullanıldığı üzerinde daha fazla kontrole sahip olmalıdır. Databricks ve MosaicML, yapay zekayı demokratikleştirmek ve Lakehouse'u yapı üretiminin güç merkezi yapmak için inanılmaz bir fırsata sahip olmalı. Yapay zeka için en iyi yer, ” dedi Databricks'in kurucu ortağı ve CEO'su Ali Ghodsi.

Databricks'in MosaicML'yi satın almasının önemi, yalnızca üretken yapay zeka teknolojisinin gelişimini ve demokratikleşmesini hızlandırmak değil, aynı zamanda müşterilere daha verimli ve uygun çözümler sunmak için iki şirketin teknolojilerini ve kaynaklarını entegre etmektir. Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesi ve uygulanmasıyla, üretken yapay zeka teknolojisi giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.Databricks'in MosaicML'yi satın alması, çeşitli şirketlerin bu yöndeki önemini ve yatırımlarını da yansıtıyor. Anthropic ve OpenAI gibi şirketler, kullanıma hazır dil modellerini işletmelere lisanslar ve ardından bunların üzerine üretken yapay zeka uygulamaları oluşturur. Bu modellere yönelik güçlü ticari talep nedeniyle MosaicML gibi girişimler için fırsatlar yaratıldı. Snowflake ve Databricks'in art arda satın alınmasından, büyük teknoloji şirketlerinin kademeli olarak bağımsız araştırma ve geliştirme ve stratejik yatırımdan üretken AI teknolojisi için birleşme ve satın almalara geçtiğini görebiliriz.

Referans kaynağı: