يقول الرؤساء التنفيذيون لشركة Databricks و MosaicML إن صفقة بقيمة 1.3 مليار دولار تهدف إلى مساعدة الشركات على إنشاء IP IP

تصدرت الأخبار التي تفيد بتوقيع Databricks اتفاقية نهائية للاستحواذ على شركة MosaicML الناشئة لمنظمة العفو الدولية مقابل 1.3 مليار دولار ، عناوين الصحف أمس. ولكن بالنسبة للمديرين التنفيذيين للشركتين ، كانت الصفقة مناسبة بشكل طبيعي وكلها تتعلق بالمساعدة في تسريع تبني المؤسسة للذكاء الاصطناعي التوليدي.

قال الرئيس التنفيذي لشركة Databricks علي غودسي لـ VentureBeat أنه منذ شهور ، كان العملاء يسألونه نفس الأسئلة: “كيف يمكنني إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بي؟ كيف أمتلكها وأنشئ حقوق الملكية الفكرية الخاصة بي حول هذا؟ هل بإمكانك مساعدتي؟

وأوضح مرارًا وتكرارًا أن MosaicML نشأت كشركة تساعد الشركات على القيام بذلك. وفي أغلب الأحيان ، كان العملاء الذين يستخدمون MosaicML يستخدمون أيضًا Databricks لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بهم.

على سبيل المثال ، قامت شركة Replit ، وهي عبارة عن منصة تعاونية لتحرير التعليمات البرمجية قائمة على السحابة ، بنشر مدونة في أبريل توضح بالتفصيل جهودها لتدريب نماذج اللغات الكبيرة الخاصة بها (LLMs) من البداية ، باستخدام MosaicML و Databricks و Hugging Face.

قال قدسي: “لقد أصبح واضحًا لنا أنه إذا تمكنا من توحيد الجهود ، يمكننا أن نجعلها أرخص وأفضل للعملاء”. “وإذا تمكنا من جعله أرخص ، فيمكننا زيادة الإيرادات لأننا نستطيع تلبية المزيد من الطلب والمساعدة في إضفاء المزيد من الديمقراطية على الذكاء الاصطناعي التوليدي.”

يتطلب ذلك تكاملًا وثيقًا بين الشركتين: “يتضح في وقت ما أنه إذا كنت تعمل معًا بشكل وثيق ، يجب أن أعطيك مفاتيح منزلي وربما يجب أن يكون لديك فرشاة أسنان هناك ، وكما تعلم ، يمكننا حسنًا ، فقط أتزوج بشكل أساسي “، قال مازحًا.

Databricks و MosaicML “متوائمتان للغاية”

بالنسبة إلى الرئيس التنفيذي لشركة MosaicML ، نافين راو ، الذي شارك في تأسيس الشركة التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها في عام 2021 – والتي تسمح للشركات بتدريب النماذج على بياناتها الخاصة باستخدام البنى النموذجية للشركة ثم نشر النماذج من خلال واجهة برمجة تطبيقات الاستدلال الخاصة بها – قال Databricks و MosaicML “هي محاذاة للغاية “، قائلة” إن العمل بشكل أسرع هو ما تدور حوله هذه الصفقة – هل يمكننا أن نذهب بشكل أسرع ونقدم خدمة أفضل لعملائنا؟ “

وأضاف أن Databricks كانت شركة ذكاء اصطناعي منذ البداية. قال لـ VentureBeat: “مخزن البيانات ومنزل البحيرة هو المكان الذي وجدوا فيه قوة الدفع والحجم”. “يطلب عملاؤهم LLMs ونحن نقدم ذلك ، إنه أمر منطقي. ثم التقينا وناقشنا وجهة نظرنا حول العالم – نحن متشابهون من نواح كثيرة “.

وأشار إلى ظهور Databricks لأول مرة في لعبة Dolly التي تشبه ChatGPT في شهر مارس ، والتي كان من المفترض أن تظهر أن المؤسسات لا تحتاج إلى أحدث أو أكبر LLM ، ولكن يمكنها استخدام نموذج أصغر حجمًا. في غضون ذلك ، أصدرت MosaicML الأسبوع الماضي فقط LLM ، MPT-30B الخاص بها مفتوح المصدر ، والذي قالت إنه تم تدريبه بجزء بسيط من تكلفة منافسيها.

وأوضح راو أن “Dolly هو نموذج دقيق ، يعتمد على نموذج مفتوح المصدر يبلغ من العمر عامين ، ولكن في الواقع بناء هذه النماذج من نقطة الصفر هو مقدار مختلف من الجهد”. “أعتقد أن الأمر المثير للاهتمام هو أن فريق Databricks ذكي بما يكفي لفهم مدى صعوبة ذلك ، وقالوا” نريد هذه القدرة لأن عملائنا يريدونها. ” ”

بروتوكول الإنترنت الخاص بنموذج الذكاء الاصطناعي هو مفتاح للعديد من المؤسسات

ويصر قدسي على أن أهم شيء بالنسبة للعديد من الشركات هو نموذج IP.

قال: “العملاء أنفسهم يقولون لي إنهم يريدون امتلاك موديلاتهم”. “لقد التقيت بالعديد من الرؤساء التنفيذيين في Fortune 500 في الأشهر الستة الماضية لأنهم مهتمون جدًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي ، والشيء الأول الذي سألوني عنه هو ،” هل سيكون لدي أي ملكية فكرية هنا؟ ” “هل سأكون قادرًا على امتلاك نموذج يمكنني استخدامه بعد ذلك لاكتساب ميزة تنافسية على منافسي؟” ونريد أن نقول لهم نعم “.

وأوضح أنه إذا أرادت منظمة أن تكون قادرة على المنافسة وتعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو مستقبل أعمالها ، فإنهم يريدون امتلاك نموذجهم ، فهم يتداولون على بياناتهم “القيمة للغاية”.

سؤالي هو ، هل سيكون هناك بديل في هذا المجال أم لا؟ أعتقد أنه من العدل أن نقول إنه إذا كنت تريد بناء نموذجك الخاص من الصفر ، فإن Mosaic هو أحد أفضل النماذج الموجودة “.

المزيد من “الوقود على النار”

وأكد راو أنه لا يرى صفقة Databricks البالغة قيمتها 1.3 مليار دولار على أنها “خروج”.

قال: “أرى هذا حقًا كنقطة انعطاف وتسريع”. “لا شيء يتغير بالنسبة لي. أنا قادم إلى العمل كل يوم. فقط الآن يمكننا أن نذهب أسرع. بمجرد أن ننهي الصفقة ، لدينا المزيد من الموارد والمزيد من الخبرة. هؤلاء الرجال كانوا في ذلك ، يخدمون المؤسسة لمدة 10 سنوات. لقد اكتسبوا الكثير من المعرفة – فكيف نستخدم ذلك لتحقيق تقدم أسرع؟ إنه مجرد وقود أكثر على النار من نواح كثيرة “.