Mistral AI, Европын хурдан өсөн нэмэгдэж буй хиймэл оюун ухааны стартап, өнөөдөр томоохон шинэ хэлний моделийг танилцуулж, энэ нь гурван удаа том хэмжээтэй моделийнхтэй тэнцүү гүйцэтгэл хүргэж, компьютерийн зардлыг чиг томоохон хэмжээгээр бууруулна гэж мэдээлэв. Энэ дэвшил нь дэвшилтэт хиймэл оюуныг ашиглах эдийн засгийн хэв маягыг өөрчлөх боломжтой. Mistral Small 3 нэртэй энэ модел нь 24 тэрбум параметртэй бөгөөд стандарт шалгуур үзүүлэлтүүд дээр 81% нарийвчлалтай, секундын 150 токен боловсруулах чадвартай. Компан нь үүнийг нээлттэй Apache 2. 0 лицензийн дор гаргах бөгөөд бизнесүүдэд үүнийг хүссэнээрээ засварлах, хэрэгжүүлэх эрхийг олгож байна. Mistral-ийн Ерөнхий шинжлэх ухаан, технологийн офицер Гийом Лампл VentureBeat-д хийгдсэн онцгой ярилцлагадаа, “Бид энэ моделийг 70 тэрбум параметртэй моделүүдийн дотроос хамгийн сайн гэж үзэж байна. Энэ нь Meta-ийн Llama 3. 3 70B архитектуртай адил тунгаар байгаа гэж бид тооцоолж байна. Энэ нь хэдхэн сарын өмнө гарсан бөгөөд гурван удаа том юм. ” гэж мэдэгдсэн. Энэхүү зарлал нь хиймэл оюуны хөгжлийн зардалд ихээхэн анхаарал хандуулж байгаа үед гарч ирж байна. Хятадын стартап DeepSeek нь өрсөлдөх чадвартай моделийг зөвхөн 5. 6 сая долларын өртөгтэйгээр сургаж чадсан гэж мэдээлсэн бөгөөд энэ нь энэ долоо хоногт Nvidia-ийн зах зээлийн үнэлгээг 600 тэрбум долларын алдагдалд хүргэсэн юм, учир нь хөрөнгө оруулагчид Америкийн технологийн компаниудын асар том хөрөнгө оруулалтыг дахин үнэлж байна. Mistral-ийн стратеги нь масштабын оронд үр ашигд анхаардаг. Компани нь гүйцэтгэлийн сайжруулалтыг их хэмжээгээр компьютерийн хүчийг өсгөх бус, сургалтын техникүүдийг сайжруулсантай холбоотой гэж үзэж байна. “Харин сургалтын оптимизацийн аргууд нь өөрчлөгдсөн, ” гэж Лампл VentureBeat-д тайлбарлав. “Бид моделийг оптимизац хийх зориулалтаар өөр сургалтын стратеги баримталсан. ” Ламплын мэдээлснээр, моделийг 8 триллион токен дээр сургаж, харин ижил моделиуд 15 триллион токен шаарддаг.

Энэ сайжруулсан үр ашиг нь компьютерийн зардалд санаа зовж буй бизнесүүдэд дэвшилтэт хиймэл оюуны технологийг илүү хүртээмжтэй болгох боломжтой. Чухал нь, Mistral Small 3 нь бэхжүүлэх сургалт эсвэл синтетик сургалтын өгөгдлийг ашиглахгүйгээр бүтээгдсэн—эти зарчмууд ихэвчлэн өрсөлдөгчдийн зүгээс ашигладаг. Лампл энэ "эцэг" аргачлал нь дараа нь тодорхойлоход хэцүү байх сөрөг хандлагыг оруулахгүй байхад тусалдаг гэж онцолсон. Энэхүү модел нь санхүүгийн үйлчилгээ, эрүүл мэнд, үйлдвэрлэлийн салбаруудын хувьд хувийн байршилд суурилуулах хэрэгцээтэй компаниудад зориулагджээ. Энэ нь ганц GPU дээр ажиллаж, стандарт бизнесийн програмуудын 80-90%-ийг шийддэг гэж компанийн мэдээлэлд дурдсан. “Манай олон үйлчлүүлэгчид хувийн байршилд шийдлийг илүүд үздэг, учир нь тэд хувийн байдал болон найдвартай байдалд санаа зовдог, ” гэж Лампл дурдсан. “Тэд чухал үйлчилгээ нь тэдний бүрэн хяналттай системүүдээр дэмжигдэж байхыг хүсэж байна. ” Mistral нь 6 тэрбум долларын үнэлгээтэй бөгөөд дэлхийн хиймэл оюуны талбайд Европын тэргүүлэх өрсөлдөгчөөр өөрийгөө тодорхойлж байна. Компан нь саяхан Microsoft-оос хөрөнгө оруулалт авч, IPO гаргахын төлөө бэлтгэж байна гэж CEO Артур Менш онцолжээ. Салбарын мэргэжилтнүүд Mistral-ийн жижиг, илүү үр ашигтай моделийг хөгжүүлсэн явдал нь хиймэл оюны салбарын хөгжлийн хандлагад стратегийн хувьд ухаалаг байж болох талтай гэж үзэж байна. Эдгээр зам нь улам их бөгөөд үнэтэй 모델 боловсруулахад төвлөрсөн OpenAI болон Anthropic компанийн замаас ялгаатай байгаа юм. Лампл ирээдүйн төлөвийн тухай мэдээлж, “Бид 2024 онд болсон үйл явдлыг дахин давтах боломжтой—нээлттэй эхийн загваруудын замналаар, маш өргөн лиценз бүхий загваруудын дунд. Бид нөхцөлт моделууд нь бараа болж, зах зээлд нийлүүлэх боломжтой гэж үзэж байна. ” гэж мэдэгдэв. Урьдчилсан өрсөлдөөн нэмэгдэж, үр ашиг сайжирч байх үед, Mistral-ийн жижиг моделийг оптимиз хийх хандлага нь дэвшилтэт хиймэл оюуны технологийг өргөн хүрээнд хандивлахад туслах бөгөөд энэ нь салбарын хүлээн зөвшөөрөлтийг хурдан болгох боломжтой.