Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
Mistral AI, французский стартап искусственного интеллекта, объявил в среду широкое расширение в инфраструктуру искусственного интеллекта, которая позиционирует компанию как ответ Европы на американские гиганты облачных вычислений, одновременно раскрывая новые модели рассуждений, которые конкурируют с самыми продвинутыми системами Openai.
Парижская компания сообщила, что Misstral Compute, комплексная платформа инфраструктуры ИИ, созданная в партнерстве с Nvidia, предназначенную для того, чтобы предоставить европейским предприятиям и правительствам альтернативу, чтобы полагаться на американские облачные провайдеры, такие как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud. Этот шаг представляет собой значительный стратегический сдвиг для Мистрала от чисто разработки моделей искусственного интеллекта в управление всем технологическим стеком.
«Этот переход в инфраструктуру ИИ знаменует собой преобразующий шаг для AIST AI, поскольку он позволяет нам решить критическую вертикаль цепочки создания создания создания искусственного интеллекта»,-сказал Артур Менш, генеральный директор и соучредитель Mistral AI. «С этим сдвигом поступает ответственность за то, чтобы наши решения не только стимулировали инновации и принятие искусственного интеллекта, но и поддерживают технологическую автономию Европы и способствовали его лидерству в устойчивом развитии».
Как Мистраль создал модели рассуждений, которые думают на любом языке
Наряду с объявлением о инфраструктуре, Мистраль представила свою магистральную серию моделей рассуждений-системы ИИ, способные пошаговать логическое мышление, аналогичное модели Operai O1 и DeepSeek R1 Китая. Но Гийом Лэмпл, главный ученый Мистраль, говорит, что подход компании отличается от конкурентов важными способами.
«Мы делали все с нуля, в основном потому, что мы хотели изучить опыт, который у нас есть, гибкость в том, что мы делаем», — сказал мне Лобэмпл в эксклюзивном интервью. «На самом деле нам удалось быть, как и очень, очень эффективным в более сильном онлайн -конвейере обучения».
В отличие от конкурентов, которые часто скрывают свои процессы рассуждений, модели Мистрала отображают свою полную цепочку мышления для пользователей — и, что особенно важно, на родном языке пользователя, а не дефолте на английский язык. «Здесь нам нравится полная цепочка мысли, которая дана пользователю, но на их собственном языке, чтобы они могли фактически прочитать ее, посмотреть, имеет ли это смысл», — объяснил Лэплу.
Компания выпустила две версии: магистральная малая, модель с открытым исходным кодом на 24 миллиарда, и магистральная среда, более мощная запатентованная система, доступная через API Мистрала.
Почему модели ИИ Мистрала получили неожиданные суперспособности во время обучения
Модели продемонстрировали удивительные возможности, которые появились во время обучения. В частности, магистральная среда сохраняла мультимодальные способности рассуждения-способность анализировать изображения-даже если процесс обучения был сосредоточен исключительно на текстовых математических проблемах и проблемах кодирования.
«Что мы поняли, не совсем ошибкой, но то, чего мы абсолютно не ожидали, заключается в том, что если в конце обучения подкреплению вы подключаете начальный кодер видения, тогда вы вдруг, как бы из ниоткуда, видите модель, способную делать рассуждения над изображениями», — сказал Лэплу.
Модели также приобрели сложные способности, обеспечивающие функции, автоматически выполняя многоэтапные поиски в Интернете и выполнение кода, чтобы ответить на сложные запросы. «То, что вы увидите, — это модель, делающая это, думая, затем понимая, хорошо, эта информация может быть обновлена. Позвольте мне сделать поиск в Интернете», — объяснил Лэппл. «Он будет искать в Интернете, а затем он на самом деле передаст результаты, и это приведет к этому, и он скажет, может быть, может быть, ответа не в этих результатах. Позвольте мне найти снова».
Такое поведение появилось естественным образом без особого обучения. «Это то, что для нас или нет, но мы обнаружили, что на самом деле это происходит естественно. Так что это было очень приятно для нас», — отметил Лэплу.
Инженерный прорыв, который делает обучение Мистрала быстрее, чем конкуренты
Техническая команда Мистрала преодолела значительные инженерные проблемы, чтобы создать то, что LAMPLE описывает как прорыв в обучающей инфраструктуре. Компания разработала систему «онлайн-обучения подкрепления», которая позволяет моделям ИИ постоянно улучшаться при генерации ответов, а не полагается на ранее существовавшие данные обучения.
Ключевое инновация включала синхронизация обновлений модели в сотнях единиц графической обработки (графические процессоры) в режиме реального времени. «То, что мы сделали, это то, что мы нашли способ просто открутить модель через графические процессоры. Я имею в виду, от графического процессора до графического процессора», — объяснил Лэплу. Это позволяет системе обновлять веса модели в разных кластерах GPU в течение нескольких секунд, а не по обычно требуемым часам.
«Нет никакой инфраструктуры с открытым исходным кодом, которая сделает это правильно», — отметил Лэплу. «Как правило, есть много подобных попыток с открытым исходным кодом, но это очень медленно. Здесь мы сосредоточились на эффективности».
Процесс обучения оказался намного быстрее и дешевле, чем традиционная предварительная тренировка. «Это было намного дешевле, чем регулярное предварительное обучение. Предварительное обучение — это то, что займет недели или месяцы на других графических процессорах. Здесь мы не близки к этому. Это было похоже на то, что я зависел от того, сколько людей мы наносили. Но это было больше, это было похоже на то, что было бы немного меньше, чем на неделю», — сказал Лэплу.
Nvidia совершает 18 000 чипов в европейскую независимость AI
Платформа Compute Mistral будет работать на 18 000 новейших чипов Nvidia Blackwell, которые были первоначально размещены в центре обработки данных в Эссонне, Франция, с планами расширения по всей Европе. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг назвал партнерство как решающее для европейской технологической независимости.
«Каждая страна должна построить ИИ для своей страны, в своей стране», — сказал Хуанг в совместном объявлении в Париже. «С Mistral AI мы разрабатываем модели и фабрики искусственного интеллекта, которые служат суверенными платформами для предприятий по всей Европе для масштабирования разведки в разных отраслях».
Хуан прогнозировал, что в течение следующих двух лет европейская компьютерная мощность ИИ увеличится в десять раз, и на континенте запланируется более 20 «фабрик искусственного интеллекта». Некоторые из этих объектов будут иметь больше, чем гигаватт мощности, потенциально ранжируя среди крупнейших в мире центров обработки данных.
Партнерство выходит за рамки инфраструктуры, чтобы включить работу NVIDIA с другими европейскими компаниями ИИ и недоумением, поисковой компании, для разработки моделей рассуждений на различных европейских языках, где данные обучения часто ограничены.
Как Мистраль планирует решить проблемы с окружающей средой и суверенитетом ИИ
Mistral Compute рассматривает две основные проблемы по поводу разработки ИИ: воздействие на окружающую среду и суверенитет данных. Платформа гарантирует, что европейские клиенты могут сохранить свою информацию в пределах границ ЕС и под европейской юрисдикцией.
Компания сотрудничает с Национальным агентством Франции по экологическому переходу и Carbone 4, ведущей консультацией по климату, для оценки и минимизации углеродного следа своих моделей ИИ на протяжении всего их жизненного цикла. Мистраль планирует питать свои центры обработки данных с помощью декарбонизированных источников энергии.
«Выбирая Европу на местоположение наших сайтов, мы даем себе возможность извлечь выгоду из в значительной степени декарбонизированные источники энергии», — заявила компания в своем объявлении.
Скоровое преимущество придает моделям рассуждения Мистерала практическим преимуществом
Раннее тестирование предполагает, что модели рассуждений Мистрала обеспечивают конкурентную эффективность при рассмотрении общей критики существующих систем — скорости. Текущие модели рассуждений от Openai и других могут потребоваться минуты, чтобы ответить на сложные запросы, ограничивая их практическую полезность.
«Одна из вещей, которых людям обычно не нравится в этой модели рассуждения, это то, что, хотя она умна, иногда это занимает много времени», — отметил Лэппл. «Здесь вы действительно видите результат всего за несколько секунд, иногда менее пяти секунд, иногда даже меньше, чем это. И это меняет опыт».
Преимущество скорости может оказаться решающим для внедрения бизнеса, где минуты ожидания ответов искусственного интеллекта создают узкие места рабочего процесса.
Что означает ставка на инфраструктуру Мистрала для глобальной конкуренции с искусственным интеллектом
Переход Мистрала в инфраструктуру выражает его в прямой конкуренции с технологическими гигантами, которые доминировали на рынке облачных вычислений. Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud в настоящее время контролируют большую часть облачной инфраструктуры по всему миру, в то время как новые игроки, такие как CoreWeave, получили основу специально в рабочих нагрузках искусственного интеллекта.
Подход компании отличается от конкурентов, предлагая полное, вертикально интегрированное решение — от аппаратной инфраструктуры до моделей искусственного интеллекта до программных услуг. Это включает в себя Mistral AI Studio для разработчиков, Le Chat для производительности предприятия и код Mistral для помощи в программировании.
Отраслевые аналитики видят стратегию Мистрала как часть более широкой тенденции к региональному развитию ИИ. «Европе срочно необходимо расширить свою инфраструктуру ИИ, если она хочет оставаться конкурентоспособной во всем мире», — отметил Хуанг, отражая опасения, озвученные европейскими политиками.
Это объявление делается в том, что европейские правительства все больше беспокоятся о своей зависимости от американских технологических компаний от критической инфраструктуры искусственного интеллекта. Европейский союз совершил 20 миллиардов евро на создание «Гигафакторий» по всему континенту, и партнерство Мистрала с Нвидией может помочь ускорить эти планы.
Двойное объявление Мистрала об инфраструктуре и возможностях моделей сигнализирует о амбициях компании стать всеобъемлющей платформой ИИ, а не просто другим поставщиком моделей. Благодаря поддержке Microsoft и других инвесторов, компания собрала более 1 миллиарда долларов и продолжает стремиться к дополнительному финансированию для поддержки его расширенного объема.
Но Лэмпл видит еще большие возможности впереди для моделей рассуждения. «Я думаю, что когда я смотрю на прогресс внутренне, и я думаю, что на некоторых критериях модель получала точность плюс 5% каждую неделю для, может быть, вроде шести недель», — сказал он. «Так что это очень быстро улучшается, есть много, много, я имею в виду, тонны подобных, вы знаете, небольшие идеи, о которых вы можете подумать, которые улучшат производительность».
Успех этого европейского вызова для американского доминирования ИИ может в конечном итоге зависеть от того, ценят ли клиенты суверенитет и устойчивость достаточного количества, чтобы перейти от установленных поставщиков. На данный момент, по крайней мере, у них есть выбор.
Источник
