2024年5月3日 14:45 EDT更新
マリア・ドイチャー
人工知能モデルを構築し、それを本番環境に導入するためのプラットフォームを持つスタートアップ企業 Lamini は、著名なテクノロジー投資家から 2,500 万ドルの資金を調達した。
同社は木曜日、2回の資金調達ラウンドに分かれた投資を発表した。ラミニの機関投資家には、アドバンスト・マイクロ・デバイセズのベンチャーキャピタル部門、ファースト・ラウンド・キャピタル、アンプリファイ・パートナーズなどがある。AIのパイオニアであるアンドリュー・ン氏、オープンAIの共同創設者アンドレイ・カルパシー氏、ドロップボックス、フィグマ、ルイ・ヴィトンの親会社LVMHの最高経営責任者らも参加した。
ラミニのCEO、シャロン・ゾウ氏はスタンフォード大学でン氏の指導の下、博士号を取得。同氏はスタートアップ企業を設立する前は同大学の教員を務めていた。共同設立者のグレッグ・ディアモス氏はラミニの最高技術責任者で、以前はMLPerf機械学習コンソーシアムの共同設立者だった。同グループはニューラルネットワーク、グラフィックカード、関連技術のパフォーマンスを比較するために使用されるベンチマークを開発している。
Lamini（正式名称は PowerML Inc.）は、ソフトウェアチームが AI モデルのトレーニングに使用できるソフトウェア プラットフォームを提供しています。クラウド環境とオンプレミス環境の両方で、AMD または Nvidia Corp. のグラフィック プロセッシング ユニットでニューラル ネットワークを実行できます。オンプレミス ルートを選択する企業は、エアギャップ インフラストラクチャ、つまりサイバー セキュリティ上の理由からネットワーク レベルで分離されたハードウェアに Lamini を展開する場合があります。
Lamini は、大規模な AI プロジェクトを念頭に置いてプラットフォームを構築しました。同社によれば、顧客は必要に応じて 1,000 枚を超えるグラフィック カードにワークロードを分散できます。
大規模な言語モデルのトレーニングで最も難しいタスクの 1 つは、ハイパーパラメータ (含まれる人工ニューロンの数などの詳細を定義する設定) を構成することです。Lamini は、開発者がすべてを最初から設定する手間を省くための一連のデフォルト ハイパーパラメータを提供します。同時に、より高度な要件を持つソフトウェア チームは、カスタム LLM 設定を定義するツールにアクセスできます。
ラミニ氏によると、同社のプラットフォームは、すでにトレーニング済みの AI モデルの微調整にも使用できるという。これは、特定のタスクをより効率的に実行できるようにニューラル ネットワークを最適化するプロセスである。このプラットフォームでは、タスクを実行するための複数の方法が提供されている。
従来、LLM を微調整するには、AI がデータを処理する方法に影響を与える構成設定など、多数のパラメータを変更する必要がありました。Lamini は、プロセスに関連するパラメータ変更の数を大幅に削減する PEFT と呼ばれる微調整アプローチをサポートしています。この手法により、ニューラル ネットワークを新しいタスクに適応させるコストを削減できます。
一部の AI プロジェクトでは、コードを変更せずにモデルに新しいタスクを教えることができる、RAG と呼ばれる別の微調整方法を使用しています。Lamini もこのテクニックをサポートしています。さらに、微調整したモデルの精度を元のバージョンと比較できるダッシュボードも用意されています。
AI 開発の効率化に加え、Lamini は新しく作成された LLM を本番環境に導入する作業の簡素化も約束しています。言語モデルがテキストを生成するスタイル、出力されるデータの形式、および関連する詳細を開発者が調整できる一連の推論管理機能を提供します。同社のプラットフォームにより、Claude 3 などの独自の LLM よりも大幅にコスト効率よく推論を実行できると主張しています。
ラミニは、新たに発表された資金を使って、より多くの従業員を雇用し、AI インフラストラクチャを拡大する予定です。この取り組みでは、特に AMD グラフィック カードの追加に重点が置かれます。これと並行して、機械学習ワークロードの「より深い技術的最適化」を開発する予定です。
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元記事: https://siliconangle.com/2024/05/03/lamini-raises-25m-ai-development-inference-platform/