ジェネレーティブ AI（エッセイを書いたり、アートワークや音楽を作成したりできる AI）は、引き続き大きな投資家の注目を集めています。 ある情報筋によると、ジェネレーティブ AI スタートアップ企業は 2023 年第 1 四半期に 17 億ドルを調達し、さらに 106 億 8,000 万ドル相当の取引が行われたとのことです 発表された この四半期にはありますが、まだ完了していません。
OpenAI や Anthropic などの既存企業を含め、数多くの競争が存在します。 しかし、それにもかかわらず、VCはまだテストされていないプレーヤーや新進気鋭のプレーヤーを敬遠していません。
適例、 一緒オープンソースの生成AIを開発する新興企業である同社は本日、Lux Capitalが主導し、Factory、SV Angel、First Round Capital、Long Journey Ventures、Robot Ventures、Definitionの参加を得て、シードラウンドとしては多額の2,000万ドルを調達したと発表した。 Capital、Susa Ventures、Cadenza Ventures、SCB 10x。 PayPalの共同創設者の1人であるScott Banister氏やCloudera創設者の従業員であるJeff Hammerbacher氏など、著名なエンジェル投資家も数名参加した。
「Together は、コンピューティングとクラス最高の基盤モデルにわたるオープンなエコシステムを提供することで、AI の『Linux モーメント』の先頭に立っている」と Lux Capital の Brandon Reeves 氏は電子メールで TechCrunch に語った。 「チームは力を合わせて、個人から企業まで誰もが参加できる活気に満ちたオープンエコシステムの構築に取り組んでいます。」
2022 年 6 月に発足した Together は、Vipul Ved Prakash、Ce Zhang、Chris Re、Percy Liang の発案です。 Prakash 氏は以前、ソーシャル メディア検索プラットフォーム Topsy を設立しましたが、同プラットフォームは 2013 年に Apple に買収され、後に同社のシニア ディレクターに就任しました。 Zhang はチューリッヒ工科大学のコンピューター サイエンスの准教授で、現在はサバティカルで「分散型」AI の研究を主導しています。 Re に関しては、AI 用のハードウェアと統合システムを構築する SambaNova を含む、さまざまなスタートアップを共同設立しました。 そして、スタンフォード大学のコンピューターサイエンス教授であるリャン氏は、同大学の基礎モデル研究センター (CRFM) を指揮しています。
Prakash 氏、Zhang 氏、Re 氏、Liang 氏は、彼らの言葉を借りれば「組織が本番アプリケーションに AI を組み込むのを支援する」オープンソースの生成 AI モデルとサービスの作成を目指しています。 この目的を達成するために、Togetter は、オープンソース モデルの実行、トレーニング、微調整のためのクラウド プラットフォームを構築しています。これにより、共同創設者らは、主要ベンダー (Google Cloud、AWS、Azure など) よりも「大幅に低い」価格でスケーラブルなコンピューティングを提供できると主張しています。 ）。
「生成モデルは社会にとって結果的なテクノロジーであり、AIと社会にとって最良の結果を実現するには、クローズドシステムに代わるオープンで分散型の代替手段が重要になると私たちは信じています」とPrakash氏は電子メールインタビューでTechCrunchに語った。 「企業は生成 AI 戦略を定義する際に、プライバシー、透明性、カスタマイズ、導入の容易さを求めています。 現在のクラウド製品は、クローズドソースのモデルとデータを備えており、要件を満たしていません。」
少なくとも現職企業がプレッシャーを感じている限りにおいては、彼の言うことは一理ある。 Google の社内メモ 漏れた 今月初めのこの発言は、検索大手が、さらに言えば、そのライバルが、長期的にはオープンソース AI イニシアチブに対抗できないことを示唆している。 一方、OpenAIは、オープンソースの代替案が急増する中、初のオープンソースのテキスト生成AIモデルを一般公開する準備を進めていると報じられている。
Together の最初のプロジェクトの 1 つ、 レッドパジャマは、OpenAI の ChatGPT に沿った「チャット」モデルを含む、一連のオープンソース生成モデルを促進することを目的としています。 Together と、MILA ケベック AI Institute、CRFM、ETH のデータ サイエンス ラボである DS3Lab、RedPajama などのいくつかのグループとの共同作業は、組織が寛容なライセンスを取得できるモデルを事前トレーニングできるようにするデータセットのリリースから始まりました。
Together のこれまでの他の取り組みには、オープンソースのテキスト生成モデル GPT-J-6B (研究グループ EleutherAI によってリリース) のフォークである GPT-JT と、ChatGPT と同等の試みである OpenChatKit が含まれます。
「現在、オープンソース生成モデルのトレーニング、微調整、製品化は非常に困難です」とプラカシュ氏は言います。 「現在のソリューションでは、AI に関する高度な専門知識が必要であり、同時に必要な大規模インフラストラクチャを管理できる必要があります。 Together プラットフォームは、使いやすくアクセスしやすいソリューションにより、すぐに使用できる両方の課題に対応します。」
ただし、Togetter がどれほどシームレスであるかはまだわかりません。このプラットフォームはまだ一般提供されていません。 そして、その取り組みは、より広範な AI 環境の文脈では少し重複していると主張する人もいるかもしれません。 コミュニティ グループと大規模なラボの両方からのオープン ソース モデルの数 日に日に成長する、 特に。 また、すべてが商用利用のライセンスを取得しているわけではありませんが、Databricks の Dolly 2.0 など、いくつかの製品は商用利用が許可されています。
AI ハードウェア インフラストラクチャの面では、大手パブリック クラウド プロバイダーのほかに、CoreWeave などの新興企業が市場価格を下回る価格で強力なコンピューティングを提供すると主張しています。 AI テキスト生成モデルを実行するためのコミュニティ主導の無料サービスを構築する試みも行われています。 (Together は、インターネット上のボランティアから提供された GPU を含むハードウェア リソースをプールする、暫定的に Together Decentralized Cloud と呼ばれるプラットフォームを構築することで、これらのコミュニティ グループの足跡をたどる予定です。)
では、Togetter は何をもたらすのでしょうか? 透明性、管理性、プライバシーが向上するとプラカシュ氏は主張します。 これは、スタートアップの Stability AI が行ったセールストークと似ていません。同社は、コンピューティングと資金をオープンソースの研究に注ぎ込みながら、さまざまな最終製品を商品化し、それに加えてサービスを販売しています。
同氏は、「オープンデータセットで事前トレーニングされたオープンソースモデルにより、組織はモデルを完全に検査し、理解し、独自のアプリケーションに合わせてカスタマイズできるため、規制を受けた企業がオープンソースの大顧客となるだろう」と述べた。 「AI の課題は、グローバル コミュニティが協力することによってのみ克服できると私たちは信じています。 そこで私たちは、人類にとって最高の AI システムを生み出す、自立したオープンなエコシステムを構築し、管理することを使命としました。」
確かに、それは高い目標です。 そして、Togetter はまだ初期の段階にあり、現時点で顧客がいるかどうかは明らかにしておらず、ましてや収益などは明らかではない。 しかし同社は前進を続けており、年末までにチームの規模を従業員24人から約40人に増やし、残りのシード資本を研究開発、インフラストラクチャ、製品開発に充てる予定だ。
「オープンソースの生成モデルに基づく Together ソリューションは、大規模組織からの要件を理解し、それぞれのニーズに対処することに基づいて構築され、企業に生成 AI 戦略の中核プラットフォームを提供します」と Prakash 氏は述べています。 「Togetterには、透明性、管理、プライバシーの向上を求める企業から多大な関心が寄せられています。」