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Thinking Machines、汎用AIへの反発を強化し初のオープンモデル「Inkling」を発表
Thinking Machines Labは、組織が自社のニーズに合わせて適応させることができる9750億のパラメータを持つオープンウェイトAIモデル「Inkling」を発表しました。競合他社の従来のモデルとは異なり、Inklingはカスタマイズが可能であり、企業の出発点として位置付けられています。このモデルは、キャリブレーションされたテキスト出力を生成し、さまざまな種類のデータでトレーニングされており、硬直化した閉じたモデルを上回ることを目指しています。
要点
- Inklingとは、Thinking Machines LabがリリースしたオープンウェイトAIモデルで、外部の変更を可能にしています。
- 総パラメータ数は9750億で、そのうち約410億を特定のタスクに割り当てることでコストを低く抑えています。
- このモデルは、テキスト、画像、音声、ビデオなどの45兆トークンで学習されましたが、主にテキストを出力します。
- Inklingは組織が微調整を行うことを設計されており、顧客の専門知識がカスタマイズに不可欠であると強調しています。
- Thinking MachinesはInklingを包括的なモデルとしてではなく、優越性よりも適応性に焦点を当てています。
- 最近の研究によれば、カスタマイズされたAIは中央集権型モデルよりも優れた性能を発揮し、かつコストが格段に低く抑えられているとのことです。
- Thinking Machinesは、競合他社であるOpenAIなどに比べて、Inklingを約9カ月で開発したと主張しています。
- 同社は資金調達戦略や収益モデルについては非公開とし、カスタマイズプラットフォームであるTinkerが収益化には不可欠であると強調しています。
なぜ重要か
- オープンソースやカスタマイズ可能なAIモデルへの傾向は、AIの展開における柔軟性への広い願望を反映しています。
- プロプライエタリモデルの制約に対する懸念が高まっており、MicrosoftやHugging Faceが警告していることがその例です。
- Inklingのアプローチは、製品AIにおいて高価なプロプライエタリソリューションよりもプライベートまたはオープンソースモデルを支持する広範なITトレンドと共鳴しています。
- カスタマイズ可能なAIへの移行は、競争上の優位性を維持しようとする企業におけるデータプライバシーとコントロールの増加と関連しています。
Inklingは、一律のAIから戦略的に脱却することを表しており、特定のソリューションを求める組織に対応しています。これは、技術の世界におけるオープンで適応可能なAIモデルへの重要なトレンドを反映しています。