Databricks บริษัทสตาร์ทอัพในซานฟรานซิสโกมีมูลค่า 3.8 หมื่นล้านดอลลาร์ เมื่อวันศุกร์ที่ผ่านมา

รหัสคือแบบจำลอง AI ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลและสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่เพื่อดำเนินการต่างๆ ได้Ali Ghodsi ซีอีโอของ Databricks กล่าวว่าการเปิดตัวครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อแสดงให้เห็นถึงทางเลือกที่เป็นไปได้ในการฝึกอบรมโมเดล AI ประเภทหนึ่งที่เรียกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีทรัพยากรมหาศาลและพลังการประมวลผลบทความพรอมต์อุปกรณ์ลงทะเบียนกับ Reuters ฟรีและรับทราบเรื่องราวทั้งหมด

• บทความอื่น ๆ : harmonierognonaise.com

โฆษณา · เลื่อนเพื่อดำเนินการต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่รองรับ Chatbot ChatGPT ไวรัสของ OpenAI OpenAI ซึ่งมีมูลค่า 29 พันล้านดอลลาร์ ฝึกฝนโมเดล AI ด้วยข้อมูลมหาศาลบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์จากนักลงทุน Microsoft Corp ( ) Sam Altman CEO ของ OpenAI กล่าวว่าค่าใช้จ่ายในการคำนวณนั้น “น่าจับตามอง”OpenAI เรียกเก็บเงินจากธุรกิจสำหรับการเข้าถึงโมเดลสำหรับแอปพลิเคชันของตนเอง และคาดการณ์ยอดขาย 1 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2567

ความพยายามของ Databricks มาพร้อมกับคำเตือน Ghodsi กล่าวกับรอยเตอร์ว่า แม้ว่า Chatbot แบบโอเพ่นซอร์สจะแสดงความสามารถที่น่าประทับใจในงานต่างๆ เช่น การร่างโพสต์ในบล็อก แต่บริษัทก็ไม่ได้ออกการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานอย่างเป็นทางการเพื่อแสดงว่า Bot นั้นตรงกับประสิทธิภาพของ ChatGPT

โฆษณา · เลื่อนเพื่อดำเนินการต่อDatabricks ขายซอฟต์แวร์การขุดและวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ให้กับธุรกิจต่างๆ และกล่าวว่าปีที่แล้วมีรายได้ต่อปีทะลุ 1 พันล้านดอลลาร์Databricks ต้องการให้องค์กรฝึกอบรมโมเดล AI ของตนเองโดยใช้ซอฟต์แวร์ของตน Ghodsi กล่าวว่า นักวิจัยของบริษัทได้นำโมเดลอายุ 2 ปีที่มีให้ใช้งานฟรีและฝึกฝนมันด้วยข้อมูลจำนวนเล็กน้อยเป็นเวลา 3 ชั่วโมงบนคอมพิวเตอร์เครื่องเดียว ซึ่งใครก็ตามที่มีบัตรเครดิตก็สามารถเช่าได้

Ghodsi กล่าวว่า “อนาคตจะเป็นที่ทุกคนมีโมเดลของตัวเอง และพวกเขาสามารถฝึกฝนมันได้ และทำให้ดีขึ้นได้” Ghodsi กล่าว “และด้วยวิธีนี้ พวกเขาไม่ต้องให้ข้อมูลของตนแก่คนอื่น”ความเคลื่อนไหวของ Databricks เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่บริษัทสตาร์ทอัพกำลังระดมเงินลงทุนหลายล้านดอลลาร์เพื่อฝึกฝนโมเดล AI ของพวกเขา และในฐานะบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ เช่น Google ( ) และ Meta Platforms ( ) ของ Alphabet รีบเร่งที่จะลดขนาดลงและต้นทุนของโมเดล AIพร้อมปรับปรุงความแม่นยำ