2024年5月9日 14:31 EDT更新

マリア・ドイチャー

ウォール・ストリート・ジャーナル紙は本日、ミストラルAIが投資家から6億ドルを調達するための協議を行っており、その評価額は60億ドルと報じた。
このニュースは、人工知能モデル会社が50億ドルの評価額で新たな資金調達を模索していると情報筋がThe Informationに伝えてから1か月も経たないうちに発表された。この2つの金額の差は、The Informationの報道以来、ミストラルの資金調達ラウンドに対する投資家の関心が高まったことを示しているのかもしれない。同紙によると、リピーターの投資家であるジェネラル・カタリストとライトスピード・ベンチャー・パートナーズが、今回の資金調達に最も大きく貢献すると見込まれている。
パリを拠点とするミストラルは昨年4月に設立され、その後8カ月間で約5億ドルを調達した。同社の最新の資金調達ラウンドは12月に発表された4億1500万ドルの投資であり、評価額は20億ドルに達した。
ミストラルの潜在的な資金調達ラウンドで評価額が 3 倍になると予想されることは、投資家が同社の成長見通しに楽観的になるさらなる理由を見つけたことを示唆している。2 月に最初の有料製品をリリースした同社は、強力な収益の勢いを経験しているのかもしれない。あるいは、予想される評価額の急上昇は、ミストラルの製品開発努力におけるまだ明らかにされていない技術的なマイルストーンを反映しているのかもしれない。
同社はこれまでに、先月デビューした大規模言語モデル「Mixtral 8x22B」を筆頭に、オープンソースのニューラルネットワークを3つリリースしている。このLLMは、AIモデルを比較するための一般的なベンチマークテストであるMMLUの質問の77.75%に正しく答えた。これは、Meta Platforms Inc.の新しいLlama 3 LLMの最上位版が達成した79.5%のスコアをわずかに下回る。
問題の Llama 3 エディションには 700 億のパラメータが含まれています。Mixtral 8x22B にはその約 2 倍のパラメータが含まれていますが、プロンプト応答を生成するためにアクティブにするパラメータは 390 億のみです。これにより、LLM のハードウェア使用量が大幅に削減され、推論コストも削減されます。
Mixtral 8x22B の効率性は、いわゆる「専門家の混合」アーキテクチャを採用していることに由来しています。この設計に基づく LLM は、それぞれ異なる一連のタスクに最適化されている複数の小さなニューラル ネットワークで構成されています。Mixtral 8x22B は、プロンプトを受信すると、回答を生成するのに最適なニューラル ネットワークのみをアクティブにし、残りのニューラル ネットワークを休止状態にしておくため、ハードウェア要件が低くなります。
Mistral は、Mistral Large を筆頭とする有料のクラウドベースの LLM コレクションも提供しています。このモデルには、他のアプリケーションでタスクを実行できる、いわゆる関数呼び出し機能が含まれています。開発者は、Mistral Large の出力を JSON ファイル形式にパッケージ化するオプションも利用できます。これにより、企業のカスタム ソフトウェアを通じて AI 応答を簡単に利用できるようになります。
ミストラルが調達しようとしている新たな資金は、さらに高性能な LLM の開発に充てられる可能性がある。ライバルの OpenAI の製品戦略が何らかの指標となると、同社がビデオ生成などのタスク向けに LLM 以外のタイプのモデルを導入する可能性もあります。
Mistral はすでに言語モデル分野を超えて拡大し始めています。同社の有料サービスの 1 つである Mistral Embed は、テキストを埋め込みに変換するように設計された AI です。埋め込みとは、生データよりもニューラル ネットワークが処理しやすい数学的構造です。このモデルは、埋め込みを作成するための最も人気のあるオープンソース ツールの 1 つである fastText のより有能な代替品として位置付けられています。
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元記事: https://siliconangle.com/2024/05/09/mistral-ai-reportedly-seeking-raise-600m-6b-valuation/

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