Реакція була амбівалентною, коли паризький стартап Mistral зі штучним інтелектом зібрав неймовірні 105 мільйонів євро навіть без наявності готового продукту. Це сталося всього через чотири тижні після запуску та лише кілька днів після найму перших співробітників. Дехто вважав це значущим досягненням для європейських технологій, оскільки найкращі таланти з Meta та Google повернулися на батьківщину, щоб створити можливого конкурента OpenAI.
LLM у масштабі
Колода відкривається описом того, як такі продукти, як ChatGPT OpenAI (на базі великих мовних моделей ), були розроблені «кількома невеликими командами» по всьому світу. У ньому сказано, що невелика кількість людей, які мають досвід створення великих моделей, таких як GPT-4, є «обмежуючим фактором для створення нових економічних гравців у цій галузі».
У ньому додається, що команда має досвід для підготовки високоефективних систем штучного інтелекту, які створять «найпотужнішу модель для певного обчислювального бюджету». Команда засновників у складі Тімоті Лакруа, Гійома Лампла та Артура Менша майже два десятиліття разом працювала над штучним інтелектом і машинним навчанням у Meta та DeepMind від Google.
Один з інвесторів Mistral розповідає Sifted, що основною причиною підтримки команди була обмежена кількість людей із таким досвідом, як у засновників.
Цінність генеративного ШІ буде надходити від людей, які самі будують моделі
У колоді описується, як з’являються «десятки сторонніх стартапів», які створюють інтерфейси на основі генеративних моделей, таких як GPT-4 OpenAI.
У ньому йдеться про те, що Європа ще «побачила появу серйозного суперника» у створенні базових моделей, і що «Містраль» відіграватиме велику роль у цьому «головному геополітичному питанні».
Моделі з відкритим кодом створять більше цінності
Містраль описує, як такі великі гравці в GenAI, як OpenAI, використовують «підхід до закритих технологій» — не публікують моделі, які вони створюють, і дозволяють людям отримати доступ до них лише через API.
Колода стверджує, що компанії не захочуть передавати конфіденційні дані в таку систему «чорної скриньки». У ньому також сказано, що «повне розкриття моделі» полегшить компаніям створення «кращих, швидших» продуктів, ніж ті, що базуються на закритих моделях.
Додається, що підхід із відкритим вихідним кодом дозволить компанії наймати «бажаних кращих дослідників».
Високоякісні дані
У колоді описано, як такі компанії, як OpenAI, зберігають у секреті дані, які вони використовують для навчання моделей. У ньому йдеться, що моделі Mistral навчатимуться на «високоякісних даних», використання яких обговорюватиметься через ліцензійні угоди, що призведе до «моделей, набагато кращих, ніж наявні на даний момент».
У ньому додається, що перші інвестори компанії «також є постачальниками контенту в Європі», які «відкриють усі необхідні двері для отримання високоякісних наборів даних».
Спеціалізується на Європі
У колоді підкреслюється, що Mistral буде служити європейським контрапунктом компаніям, які створюють генеративні моделі штучного інтелекту зі США, і говориться, що «спеціалізація на європейському ринку» «сама по собі створить виправдані зусилля».
Компанія співає з того самого листа, що й більшість компаній GenAI на континенті — наприклад, німецька Aleph Alpha, яка також каже , що зосереджується на обслуговуванні європейських підприємств.
Далі стверджується, що Mistral вважає, що «більша частина цінності на ринку генеративного штучного інтелекту, що розвивається, буде зосереджена на технології, яку важко створити, тобто. самі генеративні моделі».
