Mistral AI, 3 trilyon won değerlemeye ulaştı

 (unite.ai)
1 puan yazan GN⁺ 2023-12-11 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Paris merkezli Mistral AI, €450 milyon yatırım alarak değerlemesini yaklaşık 2 milyar dolara ($2b) yükseltti; bu da Avrupa yapay zeka girişimlerinin görünürlüğünün arttığını gösteriyor
  • Tura Andreessen Horowitz liderlik etti; Nvidia Corp ve Salesforce ise dönüştürülebilir tahvil yoluyla ek €120 milyon sağladı
  • Amiral gemisi model Mistral 7B, Apache 2.0 lisanslı açık kaynaklı bir büyük dil modeli olarak özelleştirilmiş eğitim, ince ayar ve veri işleme yaklaşımını öne çıkarıyor
  • Daha az parametreyle bilgi sıkıştırma ve derin akıl yürütmeyi destekleyecek şekilde tasarlandı; böylece eğitim süresi, maliyet ve çevresel etkiyi azaltan optimizasyon odaklı yaklaşım temel unsur haline geliyor
  • Açık kaynak ve verimli model stratejisi, Mistral AI'yi OpenAI, Google AI ve DeepMind gibi mevcut güçlü oyunculardan ayırırken Avrupa'da artan yapay zeka yatırımı eğilimini de gösteriyor

Mistral AI'nin yatırım alması ve değerlemesindeki artış

  • Paris merkezli Mistral AI, €450 milyon tutarında yatırım alarak 2 milyar dolar değerlemeye ulaştı
  • Bu tur, yalnızca Mistral AI için değil Avrupa yapay zeka ekosistemi için de önemli bir gelişme; Avrupa'nın küresel yapay zeka rekabetindeki ağırlığının arttığını gösteriyor
  • Tura Andreessen Horowitz liderlik etti; Nvidia Corp ve Salesforce ise dönüştürülebilir tahvil biçiminde ek €120 milyon ile katıldı
  • Yatırımcı yapısı hem geleneksel girişim sermayesi fonlarını hem de büyük teknoloji şirketlerini içeriyor; bu da Mistral AI'nin teknolojisine ve vizyonuna duyulan ilgiyi yansıtıyor
  • Sağlanan kaynak, Ar-Ge'nin ilerletilmesi, erişim alanının genişletilmesi ve yapay zeka alanındaki konumun güçlendirilmesi için mali bir temel oluşturuyor

Mistral 7B'nin teknik özellikleri

  • Mistral AI'nin amiral gemisi ürünü, Mistral 7B adlı bir büyük dil modelidir
  • Bu model, Apache 2.0 lisansı ile yayımlanan açık kaynaklı bir modeldir ve verimlilik ile gelişmiş yetenekleriyle öne çıkar
  • Özelleştirilmiş eğitim, ince ayar ve veri işleme yöntemleri aracılığıyla yapay zeka teknolojisindeki ilerlemeyi gösteren bir örnek olarak tanıtılıyor
  • Farkı, piyasadaki diğer modellere göre daha az parametreyle bile bilgi sıkıştırma ve derin akıl yürütme yeteneğini desteklemesidir
  • Optimize edilmiş yaklaşım, performansı artırırken eğitim süresi, maliyet ve çevresel etkiyi azaltmaya katkı sağlıyor

Pazardaki konumu ve uygulanabileceği alanlar

  • Mistral 7B'nin yayımlanması, Mistral AI'yi yapay zeka pazarının önemli oyuncularından biri ve bir OpenAI rakibi olarak konumlandırıyor
  • Etki alanı çeşitli sektörlere yayılabilir; sağlık, eğitim, finans ve üretim buna örnek gösteriliyor
  • Yüksek performanslı ve ölçeklenebilir çözümler sunma kabiliyeti, sektörlerin inovasyon ve verimlilik için yapay zekadan yararlanma biçimini etkileyebilir

Avrupa yapay zeka ekosistemindeki değişim

  • Bu yatırım turu, küresel yapay zeka haritasında Avrupa'nın konumunun hızla güçlendiğini gösteren bir işaret
  • Avrupa'daki yapay zeka girişimleri tarihsel olarak yatırım ve inovasyon açısından ABD ve Asya'daki rakiplerinin gerisinde kalmıştı
  • Mistral AI'nin başarısı ve diğer büyük ölçekli yatırımlar, Avrupa'nın yapay zeka inovasyonu konusundaki potansiyelinin ve kararlılığının arttığını gösteriyor

Üretken yapay zeka rekabetinde farklılaşma

  • Mistral AI, açık kaynak yaklaşımı ile ölçeklenebilir ve verimli modeller geliştirmeye odaklanarak üretken yapay zeka rekabetinde farklılaşıyor
  • Bu strateji, Mistral AI'yi OpenAI, Google AI ve DeepMind gibi mevcut güçlü oyunculardan ayıran unsurlardan biri
  • Erişilebilirlik ve verimliliğe öncelik vererek yapay zeka teknolojisinin demokratikleşmesine katkı sağlıyor ve küresel yapay zeka rekabetinde güçlü bir rakip olarak konumlanmasına yardımcı oluyor
  • Avrupa'daki yapay zeka girişimlerine büyük ölçekli yatırım akışı sürdükçe, Avrupa da rekabetin yoğun ve hızla değiştiği bu alanda kendine ait bir yer oluşturuyor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2023-12-11
Hacker News yorumları

  • LLM’ler etrafında çok fazla abartı var, ama Mistral’ın bu beklentiyi hak ettiğini düşünüyorum
    Orijinal 7B modelini ve türev modellerini kullanmaya devam ediyorum; sırada ne çıkaracaklarını merakla bekliyorum. Az önce yayımladıkları MoE model seti ücretsiz, ama bir sonraki ürünün ticari olacağını tahmin ediyorum
    Beklemeye değer bir başka şirket de 01.AI; Yi-34B modelini yayımladı. Mac’te yerel olarak ollama run yi:34b ile çalıştırdım ve şaşırtıcı derecede iyiydi

    • Bu küçük modeller kodlama veya teknik sorularda GPT-4 ile karşılaştırıldığında nasıl?
      GPT-3.5 benim için fiilen işe yaramazdı; yanıtlar ya hatalı ya da fazla geneldi. Buna karşılık GPT-4 yaklaşık %80 oranında makul yanıtlar veriyor
    • Bu modelleri nasıl kullandığınızı merak ediyorum
      Ben GPT-4’ü bir arama alternatifi gibi kullanıyorum; henüz başka bir şeye geçmek için neden bulamadım. Örneğin seyahat yerlerinin tarihi, mimarisi, kültürel bağlamı gibi şeyleri öğrenmek için kullanıyorum ve bu tür kullanımda oldukça pratikti
    • Yi-34B’nin hangi yönü bu kadar şaşırtıcı, paylaşabilir misiniz? Henüz deneme fırsatım olmadı
    • Katılıyorum. Yi 34B ve Mistral 7B harika
      Ancak temel sohbet modeli yerine üst seviye Yi ince ayar modellerini çalıştırmak gerekiyor. Çok daha iyi. Uzun bağlamlı Yi gerekiyorsa Xaboros/Cybertron’u ya da Hugging Face’e yüklediğim çeşitli model birleştirmelerimi öneririm
    • Orijinal 7B modelini ve türevlerini kullanmaya devam ettiğinizi söylemişsiniz; diğer modellerle karşılaştırınca nasıl? Özellikle ChatGPT ile kıyasını merak ediyorum

  • Mistral AI’ın en baştan çok medya ilgisi görmesinin nedeni, kısa vadeli gelirden vazgeçerek Mistral-7B’yi yayımlamasıydı
    Yapay zeka ekosisteminin bütünü açısından, startup’ları hendekler ve bağımlı ekosistemler kurmak yerine iyi ve açık yazılımla iş kurmaya teşvik etmek daha iyi

    • Bunun açık kaynak sayılmasının zor olduğunu düşünüyorum. Eğitimle ilgili ayrıntıları paylaşmadıkları için fiilen yeniden üretmek imkânsız
      Bu, bir SaaS şirketinin normalde sunucuda çalışan derlenmiş ikili dosyayı yayımlamasına daha yakın. Hiç olmamasından iyi, ama açık kaynak ruhuyla tam olarak örtüşmüyor
      Bu ayrımın laf cambazlığı gibi görünmediğini düşünüyorum, ama sonuçta topluluğun buna katılıp katılmayacağı ayrı mesele
    • Modelin daha az kısıtlı veya sansürlü olması da bir neden. Söylediklerine göre bu yöne bağlılar ve başkalarının onun üzerine inşa edebilmesi için kurmuşlar
      GPT türü modeller henüz tamamlanmış bir iş değil; açık kaynak topluluğunun erken başarıyı aşabilmesini umuyorum

  • Nvidia’nın şirketlere para verip, sonra o paranın tekrar yüksek marjlı Nvidia donanımına harcanmasını sağlayan yapı, şüpheli bir değerleme yöntemi değil mi?

    • MS’in OpenAI’a o kadar çok Azure kredisi vermesine benziyor
    • Bunun neden şüpheli bir değerleme yöntemi olduğunu anlamıyorum
      Yatırımcı yalnızca gelire ya da finansalların tek bir alanına bakıyorsa öyle olabilir; ama değilse, çıkan fonlar ve artan gelir birlikte yansıtılır ve kârı çarpıtmaz gibi geliyor
    • Yazı gelirse ben kazanırım, tura gelirse sen kaybedersin tarzı bir yatırım modeli
    • Bu yöntem insanların düşündüğünden çok daha yaygın

  • Bir Avrupalı olarak ilk düşüncem “Güzel! AB startup’ı aya kadar gitsin” oldu; ikinci düşüncemse “Ah, Amerikan VC’siymiş”ti
    Burada en iyisi bu olsa gerek

    • Sorun, Avrupa VC’lerinde o kadar sermaye olmaması
      Avrupa VC’leri genellikle yüz milyonlarca dolar düzeyinde varlık yönetirken, Silikon Vadisi VC’leri milyarlarca doları yönetiyor
    • AB startup’larının az olduğunu hissedebilirsiniz ve bu gerçekten de doğru
      Ama AB VC’leri ondan da az
    • Çok erken turlarda Avrupa VC’leri de yatırım yaptı; özellikle Fransız VC’ler vardı
      Kurucular da Fransız. Benim ölçütüme göre bu yeterince Avrupalı bir şirket; fazla ince eleyip sık dokumaya gerek yok

  • Bugünlerde şirket değerlemelerinin ne kadar anlamsızlaştığını fark ediyorum
    Başarı göstergesi gibi kullanılıyor, ama birinin amacına hizmet ettiği sürece daha yüksek değerlemeyle çek yazacak birini bulmak mümkün. Örneğin kâğıt üzerindeki değerleme kazancı, statü sinyali ya da yatırım yarışında daha makul rakipten önce anlaşmayı kapmak gibi
    Mistral değersiz bir şirket ya da iyi işler yapmıyor demek istemiyorum. Sadece değerleme metriğinin kendisi anlamsızlaştı ve yapay zeka alanındaki sermaye artırımlarının önemli bir kısmı bulut ve GPU harcamalarını dengelemek için yapılıyor gibi görünüyor. Eleştiri alabilirim ama değerleme haberleri artık haber gibi gelmiyor

    • Sadece duman. Ama dumanın olduğu yerde bir ölçüde ateş de vardır

  • Mistral’ın potansiyeli büyük, fakat uygun bir gelirleştirme stratejisi olmadan uzun vadede sürdürülebilir kârlılığa ulaşamama riski açık

    • Fransa bağımsızlığı güçlü biçimde istiyor ve Fransız hükümeti, haklı çıkarılabilecek bir ürün ortaya çıkar çıkmaz büyük sözleşmeler verecektir
    • Ben de bunu merak ediyordum. Tam olarak iş modeli ne? Neredeyse Avrupa’nın “biz hâlâ bu alanda varız” deme girişimi gibi görünüyor
    • Kullanıcıların para ödediği bir ürünü işletmeye başladıklarında, ürünle yaptıkları şüpheli şeylerden de sorumlu tutulabilecekleri endişesi doğuyor
      Twitter’a model ağırlıklarını içeren torrent bağlantısı koyduklarında bu sorumluluk çok daha az
    • Pitch deck’te, kendi modellerini hizmet olarak sunarak gelir elde edecekleri yazıyordu
      Herkes aynı modelle bulut instance’ı ayağa kaldırabildiği için hendek zayıf görünebilir, ama yine de makul bir başlangıç noktası. ABD’li sağlayıcıları kullanamayan ya da kullanmak istemeyen çok sayıda AB müşterisi de kazanacaklarını düşünüyorum
    • Bir sohbet uygulaması çıkarmamaları için hiçbir neden yok

  • Avrupa startup’larının büyük şirketlerle başarıyla rekabet edebilmesini gerçekten umuyorum
    OpenAI’ın varsayılan olarak kullanıcı prompt’larını eğitimde kullanması gibi gizlilik ihlallerinin standart uygulama hâline gelmesini görmek istemiyorum

  • Eski ustaların bir sözü vardır: Kendi yaratımınıza âşık olmayın
    Yapay zeka sektörü, kendi yarattığı pazarlama tuzağına düşüyor. LLM’ler eğlenceli oyuncaklar, ama uygulamaları kaynak ve enerji açısından yoğun ve opak
    Gerçek dünyadaki pek çok sorun rasyonel bir yaklaşımla çözülebilir. Susamış biri için en önemli şey sudur, bardağın türü değil

    • Sanayi Devrimi dönemindeki buhar motoru verimliliğini bugünkülerle ya da 100 yıl önceki elektrik üretim yöntemlerini şimdikilerle ya da neredeyse tüm kimyasal süreçlerin, üretim yöntemlerinin ve tarım teknolojilerinin ilk icat edildikleri dönemle bugünü karşılaştırırsanız aradaki farka şaşırırsınız
      Bazı durumlarda, bugünkü faaliyetler 100 yıl önce birkaç mertebe daha israfçıydı
      Sadece bilgisayar donanımının boyutunun, enerji kullanımının ve hızının son 70 yılda nasıl değiştiğine bakmak bile yeter. Mevcut uygulamanın “kaynak ve enerji açısından yoğun ve opak” olması, birçok güçlü icadın erken aşamada sergilediği görünümdür
      Susamış biri için suyun en önemli şey olduğu doğru; ama buradaki durum, bir grubun suyu istenen sıcaklıkta süresiz tutan ve havadaki nemi çekip sürekli dolduran çığır açıcı nanoteknoloji bardağı satmasına daha yakın. Bazen bardağın türü gerçekten önemli olabilir; bu yüzden birden fazla grubun onu yapmaya çalışması da şaşırtıcı değil

  • İş modeli ne?

    • Egemenlik gerekçesiyle Fransız hükümetinin muazzam para akıtmasını sağlamak

  • “Sıradan” Mac kullanıcılarının yerel LLM kurup çalıştırabilmesini sağlayan taraf çok büyük ticari kazanç elde edecek
    Örneğin bir DMG indirip, tıklayıp kurup, çalıştırma şeklinde olmalı. Komut satırı olmamalı
    LLM’i düzgün çalıştırabilecek 100 milyon bilgisayar varken, gerçekten çalıştıran oranının çok küçük olması mantıklı değil
    Daha da ileride, P2P ile birbirlerinin işlem kaynaklarını ödünç vermeleri sağlanabilir. Kişiselleştirilmiş LLM’ler de yapılabilir. Bence gerçekten heyecan verici bir yön, ama sanki kimse yapmıyor