Databricks купує за 1,3 млрд дол. MosaicML, стартап генеративного АІ

Databricks, постачальник рішень для роботи з великими даними та машинного навчання, що придбає стартап з генеративного штучного інтелекту MosaicML.

В рамках угоди вартістю 1,3 млрд дол. покупець отримає платформи з розробки моделей штучного інтелекту з відкритим кодом більш доступними для корпоративного бізнесу.

MosaicML надає власні генеративні великі мовні моделі штучного інтелекту, які компанії можуть використовувати для навчання та тонкого налаштування на власних даних з високою якістю та низькою вартістю. Компанія найбільш відома завдяки власному сімейству моделей - так MPT-7B оперує 3,3 мільярдами параметрів. А нещодавно анонсована модель MPT-30B має лише 30 мільярдів параметрів, але начебто за якістю не поступається OpenAI GPT-3 зі 175 мільярдів параметрів.

Databricks заявила, що завдяки придбанню, технологія MosaicML буде доставлена на її інфраструктуру даних і АІ через платформу Lakehouse, що відкриє для клієнтів нові можливості доступу до навчання, тонкого налаштування і розгортання АІ. Зокрема, це дасть клієнтам можливість обслуговувати та налаштовувати генеративні моделі АІ, а також зберігати контроль, безпеку та право власності на власні дані, не витрачаючи при цьому багато грошей.

Послугами MosaicML з навчання, доопрацювання та розгортання висновків вже користуються такі клієнти, як некомерційний дослідницький інститут Allen Institute for AI, Generally Intelligent, Scatter Labs.

Завдяки можливості розміщувати власні моделі в Databricks Lakehouse, компанії зможуть спеціалізувати та адаптувати їх до конкретних даних компанії та безпечного розгортання. Це важливо, оскільки базові моделі можуть відповідати лише на загальні питання і виконувати загальні завдання, але не мають спеціалізованого контексту для того, чим можуть займатися юридичні фірми, медична галузь або інші спеціалізовані компанії.

Водночас, багато компаній побоюються надавати свої власні дані постачальникам АІ через проблеми з конфіденційністю та безпекою. Використання сервісних моделей, таких як OpenAI, може призвести до витоку даних або інших небезпек, які можуть наразити компанію на інші ризики. Це особливо важливо для суворо регульованих галузей, де контроль над даними повинен залишатися в межах захищених хмар, де модель і дані повинні залишатися разом.

Слід зазначити, що Databricks конкурує на ринку з постачальником хмарних сховищ даних Snowflake, який нещодавно придбав стартап Neeva, розробника пошукової системи на основі АІ з використанням великої мовної моделі.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI