تعمل شركة AI Startup Together على زيادة التمويل لمنصات AI مفتوحة المصدر والأنظمة السحابية

أعلنت شركة AI الناشئة مفتوحة المصدر اليوم أنها جمعت 20 مليون دولار من التمويل الأولي لدعم مهمتها المتمثلة في إنشاء بدائل لامركزية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المغلقة وإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي للجميع.

تقول الشركة إن هدفها هو إنشاء مصدر مفتوح كطريقة افتراضية لدمج الذكاء الاصطناعي ، وللمساعدة في إنشاء نماذج مفتوحة تتفوق على النماذج المغلقة. ولتحقيق هذه الغاية ، تعاونت الشركة بالفعل مع موفري البنية التحتية اللامركزية والمجموعات مفتوحة المصدر ومختبرات الأبحاث الأكاديمية والشركات. تؤمن معًا أنها جمعت فريقًا رائعًا من الباحثين والمهندسين وممارسي الذكاء الاصطناعي.

قال Jamie de Guerre ، نائب الرئيس الأول المؤسس للمنتج في Together ، لـ VentureBeat: “تتمثل مهمتنا في تمكين الابتكار والإبداع من خلال توفير نماذج رائدة مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي ومنصة سحابية مبتكرة تجعل الذكاء الاصطناعي متاحًا لأي شخص في أي مكان”.

أصدرنا معًا العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية ، بما في ذلك GPT-JT و OpenChatKit و RedPajama ، والتي تلقت دعمًا من مئات الآلاف من مطوري الذكاء الاصطناعي. صرحت الشركة أنها ستستخدم التمويل الأولي الجديد البالغ 20 مليون دولار لتوسيع الفريق والبحث والمنتج والبنية التحتية.

“نماذج الأساس هي تقنية جديدة للأغراض العامة قابلة للتطبيق على نطاق واسع في الصناعات والتطبيقات. نحن نعتقد أن نظامًا بيئيًا مفتوح المصدر لهذه النماذج سيفتح حقًا إمكاناتهم ويخلق قيمة هائلة ، “قال دو غيري. علاوة على ذلك ، عندما تحدد المؤسسات استراتيجياتها التوليفية للذكاء الاصطناعي ، فإنها تسعى إلى الخصوصية والشفافية والتخصيص وسهولة النشر. تمكّن النماذج مفتوحة المصدر المدربة مسبقًا على مجموعات البيانات المفتوحة المؤسسات من فحص النماذج وفهمها وتخصيصها بشكل كامل لتطبيقاتها “.

المصدر المفتوح لشفافية البيانات

قالت الشركة إن أولويتها هي إرساء الأساس لذكاء اصطناعي مفتوح المصدر من خلال توفير مجموعات البيانات والنماذج والأبحاث. مشروع RedPajama هو تعهد أولي واعد ، لكنه لا يمثل سوى بداية جهود الشركة. الهدف الثاني لـ Together هو جعل الموارد الحسابية للتدريب والضبط الدقيق وتشغيل النماذج الكبيرة أكثر سهولة. وهذا يعني تزويد هذا بمنصة سحابية رائدة خاصة بالذكاء الاصطناعي مبنية على شبكة حوسبة لامركزية.

أشار De Guerre إلى أن النماذج المغلقة تمثل أيضًا مخاطر وتحديات تتعلق بالمسؤولية ، حيث أن العميل ليس لديه رؤية حول كيفية عمل النموذج أو ما تم تدريبه عليه. لهذا السبب تجعل Together مجموعات البيانات والنماذج مفتوحة المصدر بالكامل لمواجهة هذا الاتجاه وتمكين بنية تحتية للحوسبة يمكن الوصول إليها بشكل أكبر للتدريب أو استخدام النماذج الكبيرة.

قال de Guerre: “مع النماذج المغلقة ، لا يمكن للباحثين الوصول إلى بيانات التدريب ، ولا يمكنهم تنزيل النماذج وتخصيصها ، ولا يمكنهم التعلم من عملية التدريب للبحث في المستقبل”. “تمكّن نماذج ومجموعات البيانات التوليدية للذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المجتمع المفتوح من إجراء المزيد من الأبحاث المتقدمة والبناء على هذه النماذج لخلق نماذج جديدة تدفع الابتكار في اتجاهات جديدة.

لقد رأينا هذا بالفعل بطرق لا تصدق. منذ إطلاق RedPajama ، في الأسابيع القليلة الماضية فقط ، رأينا … نماذج جديدة متاحة في تطبيقات مفتوحة المصدر لتشغيل نماذج الأساس على كمبيوتر محمول أو هاتف محمول ، ونماذج جديدة تم ضبطها لتطبيقات محددة. “

تهدف الشركة إلى استخدام التمويل المكتسب حديثًا لتحسين منصتها السحابية المتخصصة ، والتي تم تصميمها لتوسيع نطاق التدريب والإشارة بكفاءة للنماذج الكبيرة من خلال التحسين الموزع. سيسمح هذا بتخصيص نماذج الأساس وربطها بسرعة بمهام الإنتاج.

قال دو غيري: “في الأشهر المقبلة ، نخطط لفتح الوصول إلى هذه المنصة ، مما يتيح التخصيص السريع والاقتران بين نماذج الأساس ومهام الإنتاج بسرية وأمان”. “سيؤدي ذلك إلى تمكين المجتمع المفتوح بشكل أكبر من خلال جعل موارد الحوسبة اللازمة للتدريب وتشغيل هذه النماذج الكبيرة أكثر كفاءة ويمكن الوصول إليها.”

معالجة الاختناقات مفتوحة المصدر لتعزيز تقدم الذكاء الاصطناعي

وفقًا لـ de Guerre ، تروج الشركة لتطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بطريقتين. أولاً ، تشارك مع مجموعات مفتوحة المصدر ومختبرات أبحاث الشركات لإصدار أبحاث ومجموعات بيانات ونماذج مفتوحة. ثانيًا ، تشارك الشركة مع موفري البنية التحتية اللامركزية لتوفير وصول محسن إلى الحوسبة للتدريب ، والضبط الدقيق وتشغيل النماذج الكبيرة.

وأشار إلى أن التشبيك هو أحد المعوقات الرئيسية لتدريب نماذج الأساسات الكبيرة.

“لا تحتاج فقط إلى عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات القوية ، ولكنك تحتاج أيضًا إلى توصيل وحدات معالجة الرسومات هذه بشبكات سريعة بشكل لا يصدق ، عادةً في مكان مادي واحد. لسوء الحظ ، هذا النوع من مراكز البيانات متاح فقط لعدد قليل من المنظمات. أبحاثنا تمكن [a more than] انخفاض 200 مرة في حركة مرور الشبكة أثناء تدريب النموذج أو ضبطه. هذا يعني أنه يمكنك الآن الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات عبر شبكات متباينة متعددة للمشاركة في التدريب أو ضبط النماذج الكبيرة دون فقدان جودة النموذج المنتج “.

وأضاف أن هذا يتيح بنية تحتية أكثر قابلية للتوسع ويمنح العميل خيارات حوسبة متنوعة بمستويات أداء وتكلفة مختلفة. هذا يجعل المنصة في متناول المزيد من الأفراد.

بالإضافة إلى ذلك ، طورت الشركة تقنيات تعمل على تحسين إنتاجية الاستدلال بترتيب من حيث الحجم.

تدعي الشركة أنها لا تخزن أو تستخدم بيانات العملاء أو التدريب بشكل افتراضي. يمكن للعملاء الاشتراك في بياناتهم ومشاركتها مع Together لنماذج التدريب.

“نحن نستثمر بكثافة في بناء أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مفتوحة المصدر ومنصة سحابية خاصة بالذكاء الاصطناعي. سنواصل إطلاق نماذج مفتوحة المصدر ومشاريع أخرى لدعم هذا الهدف. نعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيكون منتشرًا وسيكون له تأثير كبير على ثقافتنا ومجتمعنا. نريد أن يقوم هذا المستقبل على أنظمة منفتحة وتشاركية حتى نتمكن جميعًا ، كمجتمع ، من تشكيل هذا المستقبل “.

قادت لوكس كابيتال جولة التمويل التأسيسي معًا وبدعم من العديد من صناديق الاستثمار ، والمستثمرين الملاك ورجال الأعمال البارزين ، بما في ذلك الشريك المؤسس لـ PayPal ، سكوت بانيستر ، الشريك المؤسس لـ Cloudera ، جيف هامرباكر ، وليب بو تان ، مؤسس أنظمة Cadence Systems .