Американский стартап в сфере аналитики больших данных и машинного обучения Databricks объявил о выходе DBRX, большой языковой модели (LLM) общего назначения, которая, по его словам, превосходит в стандартных бенчмарках все существующие LLM с открытым исходным кодом, а также некоторые проприетарные ИИ-модели.
Стартап заявил, что открывает исходный код модели, чтобы побудить пользователей отказаться от коммерческих альтернатив. Он отметил, что согласно исследованию Andreessen Horowitz LLC, почти 60 % лидеров в области ИИ-технологий заинтересованы в увеличении использования или переходе на open source, если открытые модели после тюнинга примерно соответствуют по производительности проприетарным моделям.
Источник изображений: Databricks
«Я считаю, что самые ценные данные хранятся внутри предприятий. ИИ как бы исключён из этих сфер, поэтому мы пытаемся реализовать это с помощью моделей с открытым исходным кодом», — цитирует ресурс SiliconANGLE заявление гендиректора Databricks Али Годси (Ali Ghodsi) на брифинге с журналистами. По словам Годси, лучше всего DBRX подходит для сфер, где критически важны управление и безопасность, например, для финансовых услуг и здравоохранения, или там, где важен тон ответов, например, в области самообслуживании клиентов.
DBRX использует архитектуру Mixture of Experts (MoE, набор экспертов), которая делит процесс обучения между несколькими специализированными «экспертными» подсетями. Каждый «эксперт» владеет определёнными навыками, а исходный запрос оптимальным образом распределяется между «экспертами». Вице-президент Databricks по генеративному ИИ, перешедший в компанию вместе с приобретением MosaicML, соучредителем которой он был, заявил, что MoE работает даже лучше человека.
Хотя DBRX с 132 млрд параметром почти в два раза больше Llama 2, она всё равно вдвое быстрее. Также сообщается, что DBRX превзошла существующие LLM с открытым исходным кодом Llama 2 70B и Mixtral-8x7B (тоже MoE), а также запатентованную GPT-3.5 Turbo в тестах на понимание языка, программирование, математику и логику. Обучение модели на общедоступных и лицензированных источниках данных в течение двухмесячного периода обошлось Databricks всего в $10 млн с использованием 3 тыс. ускорителей NVIDIA H100.
По словам компании, при создании приложений генеративного ИИ модель DBRX можно использовать вместе с Databricks Mosaic AI, набором унифицированных инструментов для создания, развёртывания и мониторинга моделей ИИ. Базовая модель DBRX Base и продвинутая модель DBRX Instruct доступны по открытой лицензии для исследований и коммерческого использования на GitHub и Hugging Face. Разработчики могут уже сегодня создавать свои варианты DBRX на основе собственных данных на платформе Databricks.
Источники:
