Notice: file_put_contents(): Write of 5718 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 8192 of 13910 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
эйай ньюз | Telegram Webview: ai_newz/2009 -
Telegram Group & Telegram Channel
Французский LLM стартап, который поднял €105 млн через 4 недели после основания (ч.1)

В апреле я отправился из Цюриха в Париж, чтобы пересечься с коллегами из Meta GenAI, работающими над языковыми моделями. В нашем офисе я встретился c Гийомом Лампле (Guillaume Lample). Мы обсуждали LLaMa, ее дальнейшее развитие, поговорили про оптимизацию больших языковы моделей и трюки, которые можно применять для их ускорения во время инференса. В конце нашей встречи Гийом сказал, что он долго не задержится в Meta и через месяц уходит, чтобы создать свой стратап.

Через месяц после нашей встречи Гийом вместе с двумя друзьями основал в Париже стартап Mistral AI. Они намереваются строить большие и по настоящему открытые языковые модели, и возможно подвинуть OpenAI.

Еще через месяц, Mistral AI подняла seed раунд инвестиций на €105 млн и теперь оценивается в €240 млн. Представьте, компания, существующая всего месяц, не имеющая никакого продукта, и в которой всего 3 сотрудника уже оценивается в €240 млн! Давайте попробуем разобраться, почему так дорого, и почему фаундеры решили отдать целых 44% компании на первом же раунде инвестиций.

Итак, у компании три фаундера:
– CEO: Arthur Mensch. PhD в INRIA, 2 года PostDoc в École normale supérieure в Париже. Затем 2.5 года как Research Scientist в DeepMind, где кроме всего прочего внес вклад в известные модели Flamingo и Chinchilla. Имеет массивную экспертизу в языковых моделях.
– CTO: Timothée Lacroix. Работал Software Engineer в исследовательском отделе Facebook AI Research, один из контрибьютеров LLaMa. Самый инженеристый человек в команде Mistral AI, поэтому и CTO.
– Chief Research Officer (CRO): Guillaume Lample. Сделал PhD в Facebook AI Research и получил full-time позицию как Research Scientist в FAIR, а затем в GenAI, где и создал LLaMa. С Гийомом я пересекался еще в 2019, во время моей стажировки в FAIR, когда мы оба писали PhD. Уже тогда он показался мне невероятно продуктивным исследователем, у которого к защите диссертации было ~3000 цитирований. Основной его фокус это NLP и языковые модели, чем он и занимался, начиная с PhD и до основания стартапа. Самый маститый чел в плане науки и инноваций из трех фаундеров.

Как вы видите, команда получилась звездная, правда без бизнес экспертизы. Но я верю, что в ближайший год они нас удивят. Инвест фонд Lightspeed, который в них вложился, говорит так: "Это очень талантливая команда. Мы думаем, что в мире сейчас всего 70-100 человек с такой глубокой экспертизой в языковых моделях и их оптимизаций."

В отличие от OpenAI, где название не соответствует реальности, Mistral AI говорят “Open source is a core part of our DNA", то есть все свои разработки, включая данные и веса моделей, они планируют выкладывать в публичный доступ, что делает их ближе к Stability AI. Также в интервью TechCrunch они рассказали, что планируют строить свои модели только на публичных датасетах, чтобы избежать судебных исков (тут отсылка к Stability AI, у которых сейчас много проблем из-за данных). Пользователи тоже смогут вносить вклад, добавляя свои датасеты (думаю, примерно так как это сделано в Open Assistant).

Интересно что стартап не планирует выпускать продукты для конечных пользователей (вроде ChatGPT), вместо этого компания будет фокусироваться на enterprise клиентах. Я думаю, при их отрытой модели, это имеет смысл, ведь опен-соурс сообщество само позаботится о продуктах для обычных людей, как например это произошло со Stable Diffusion.

Продолжение в следующем посте.

@ai_newz #моемнение



group-telegram.com/ai_newz/2009
Create:
Last Update:

Французский LLM стартап, который поднял €105 млн через 4 недели после основания (ч.1)

В апреле я отправился из Цюриха в Париж, чтобы пересечься с коллегами из Meta GenAI, работающими над языковыми моделями. В нашем офисе я встретился c Гийомом Лампле (Guillaume Lample). Мы обсуждали LLaMa, ее дальнейшее развитие, поговорили про оптимизацию больших языковы моделей и трюки, которые можно применять для их ускорения во время инференса. В конце нашей встречи Гийом сказал, что он долго не задержится в Meta и через месяц уходит, чтобы создать свой стратап.

Через месяц после нашей встречи Гийом вместе с двумя друзьями основал в Париже стартап Mistral AI. Они намереваются строить большие и по настоящему открытые языковые модели, и возможно подвинуть OpenAI.

Еще через месяц, Mistral AI подняла seed раунд инвестиций на €105 млн и теперь оценивается в €240 млн. Представьте, компания, существующая всего месяц, не имеющая никакого продукта, и в которой всего 3 сотрудника уже оценивается в €240 млн! Давайте попробуем разобраться, почему так дорого, и почему фаундеры решили отдать целых 44% компании на первом же раунде инвестиций.

Итак, у компании три фаундера:
– CEO: Arthur Mensch. PhD в INRIA, 2 года PostDoc в École normale supérieure в Париже. Затем 2.5 года как Research Scientist в DeepMind, где кроме всего прочего внес вклад в известные модели Flamingo и Chinchilla. Имеет массивную экспертизу в языковых моделях.
– CTO: Timothée Lacroix. Работал Software Engineer в исследовательском отделе Facebook AI Research, один из контрибьютеров LLaMa. Самый инженеристый человек в команде Mistral AI, поэтому и CTO.
– Chief Research Officer (CRO): Guillaume Lample. Сделал PhD в Facebook AI Research и получил full-time позицию как Research Scientist в FAIR, а затем в GenAI, где и создал LLaMa. С Гийомом я пересекался еще в 2019, во время моей стажировки в FAIR, когда мы оба писали PhD. Уже тогда он показался мне невероятно продуктивным исследователем, у которого к защите диссертации было ~3000 цитирований. Основной его фокус это NLP и языковые модели, чем он и занимался, начиная с PhD и до основания стартапа. Самый маститый чел в плане науки и инноваций из трех фаундеров.

Как вы видите, команда получилась звездная, правда без бизнес экспертизы. Но я верю, что в ближайший год они нас удивят. Инвест фонд Lightspeed, который в них вложился, говорит так: "Это очень талантливая команда. Мы думаем, что в мире сейчас всего 70-100 человек с такой глубокой экспертизой в языковых моделях и их оптимизаций."

В отличие от OpenAI, где название не соответствует реальности, Mistral AI говорят “Open source is a core part of our DNA", то есть все свои разработки, включая данные и веса моделей, они планируют выкладывать в публичный доступ, что делает их ближе к Stability AI. Также в интервью TechCrunch они рассказали, что планируют строить свои модели только на публичных датасетах, чтобы избежать судебных исков (тут отсылка к Stability AI, у которых сейчас много проблем из-за данных). Пользователи тоже смогут вносить вклад, добавляя свои датасеты (думаю, примерно так как это сделано в Open Assistant).

Интересно что стартап не планирует выпускать продукты для конечных пользователей (вроде ChatGPT), вместо этого компания будет фокусироваться на enterprise клиентах. Я думаю, при их отрытой модели, это имеет смысл, ведь опен-соурс сообщество само позаботится о продуктах для обычных людей, как например это произошло со Stable Diffusion.

Продолжение в следующем посте.

@ai_newz #моемнение

BY эйай ньюз




Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/2009

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. "He has kind of an old-school cyber-libertarian world view where technology is there to set you free," Maréchal said. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders.
from no


Telegram эйай ньюз
FROM American