Французский LLM стартап, который поднял €105 млн через 4 недели после основания (ч.1)
В апреле я отправился из Цюриха в Париж, чтобы пересечься с коллегами из Meta GenAI, работающими над языковыми моделями. В нашем офисе я встретился c Гийомом Лампле (Guillaume Lample). Мы обсуждали LLaMa, ее дальнейшее развитие, поговорили про оптимизацию больших языковы моделей и трюки, которые можно применять для их ускорения во время инференса. В конце нашей встречи Гийом сказал, что он долго не задержится в Meta и через месяц уходит, чтобы создать свой стратап.
Через месяц после нашей встречи Гийом вместе с двумя друзьями основал в Париже стартап Mistral AI. Они намереваются строить большие и по настоящему открытые языковые модели, и возможно подвинуть OpenAI.
Еще через месяц, Mistral AI подняла seed раунд инвестиций на €105 млн и теперь оценивается в €240 млн. Представьте, компания, существующая всего месяц, не имеющая никакого продукта, и в которой всего 3 сотрудника уже оценивается в €240 млн! Давайте попробуем разобраться, почему так дорого, и почему фаундеры решили отдать целых 44% компании на первом же раунде инвестиций.
Итак, у компании три фаундера:
– CEO: Arthur Mensch. PhD в INRIA, 2 года PostDoc в École normale supérieure в Париже. Затем 2.5 года как Research Scientist в DeepMind, где кроме всего прочего внес вклад в известные модели Flamingo и Chinchilla. Имеет массивную экспертизу в языковых моделях.
– CTO: Timothée Lacroix. Работал Software Engineer в исследовательском отделе Facebook AI Research, один из контрибьютеров LLaMa. Самый инженеристый человек в команде Mistral AI, поэтому и CTO.
– Chief Research Officer (CRO): Guillaume Lample. Сделал PhD в Facebook AI Research и получил full-time позицию как Research Scientist в FAIR, а затем в GenAI, где и создал LLaMa. С Гийомом я пересекался еще в 2019, во время моей стажировки в FAIR, когда мы оба писали PhD. Уже тогда он показался мне невероятно продуктивным исследователем, у которого к защите диссертации было ~3000 цитирований. Основной его фокус это NLP и языковые модели, чем он и занимался, начиная с PhD и до основания стартапа. Самый маститый чел в плане науки и инноваций из трех фаундеров.
Как вы видите, команда получилась звездная, правда без бизнес экспертизы. Но я верю, что в ближайший год они нас удивят. Инвест фонд Lightspeed, который в них вложился, говорит так: "Это очень талантливая команда. Мы думаем, что в мире сейчас всего 70-100 человек с такой глубокой экспертизой в языковых моделях и их оптимизаций."
В отличие от OpenAI, где название не соответствует реальности, Mistral AI говорят “Open source is a core part of our DNA", то есть все свои разработки, включая данные и веса моделей, они планируют выкладывать в публичный доступ, что делает их ближе к Stability AI. Также в интервью TechCrunch они рассказали, что планируют строить свои модели только на публичных датасетах, чтобы избежать судебных исков (тут отсылка к Stability AI, у которых сейчас много проблем из-за данных). Пользователи тоже смогут вносить вклад, добавляя свои датасеты (думаю, примерно так как это сделано в Open Assistant).
Интересно что стартап не планирует выпускать продукты для конечных пользователей (вроде ChatGPT), вместо этого компания будет фокусироваться на enterprise клиентах. Я думаю, при их отрытой модели, это имеет смысл, ведь опен-соурс сообщество само позаботится о продуктах для обычных людей, как например это произошло со Stable Diffusion.
Продолжение в следующем посте.
@ai_newz #моемнение
В апреле я отправился из Цюриха в Париж, чтобы пересечься с коллегами из Meta GenAI, работающими над языковыми моделями. В нашем офисе я встретился c Гийомом Лампле (Guillaume Lample). Мы обсуждали LLaMa, ее дальнейшее развитие, поговорили про оптимизацию больших языковы моделей и трюки, которые можно применять для их ускорения во время инференса. В конце нашей встречи Гийом сказал, что он долго не задержится в Meta и через месяц уходит, чтобы создать свой стратап.
Через месяц после нашей встречи Гийом вместе с двумя друзьями основал в Париже стартап Mistral AI. Они намереваются строить большие и по настоящему открытые языковые модели, и возможно подвинуть OpenAI.
Еще через месяц, Mistral AI подняла seed раунд инвестиций на €105 млн и теперь оценивается в €240 млн. Представьте, компания, существующая всего месяц, не имеющая никакого продукта, и в которой всего 3 сотрудника уже оценивается в €240 млн! Давайте попробуем разобраться, почему так дорого, и почему фаундеры решили отдать целых 44% компании на первом же раунде инвестиций.
Итак, у компании три фаундера:
– CEO: Arthur Mensch. PhD в INRIA, 2 года PostDoc в École normale supérieure в Париже. Затем 2.5 года как Research Scientist в DeepMind, где кроме всего прочего внес вклад в известные модели Flamingo и Chinchilla. Имеет массивную экспертизу в языковых моделях.
– CTO: Timothée Lacroix. Работал Software Engineer в исследовательском отделе Facebook AI Research, один из контрибьютеров LLaMa. Самый инженеристый человек в команде Mistral AI, поэтому и CTO.
– Chief Research Officer (CRO): Guillaume Lample. Сделал PhD в Facebook AI Research и получил full-time позицию как Research Scientist в FAIR, а затем в GenAI, где и создал LLaMa. С Гийомом я пересекался еще в 2019, во время моей стажировки в FAIR, когда мы оба писали PhD. Уже тогда он показался мне невероятно продуктивным исследователем, у которого к защите диссертации было ~3000 цитирований. Основной его фокус это NLP и языковые модели, чем он и занимался, начиная с PhD и до основания стартапа. Самый маститый чел в плане науки и инноваций из трех фаундеров.
Как вы видите, команда получилась звездная, правда без бизнес экспертизы. Но я верю, что в ближайший год они нас удивят. Инвест фонд Lightspeed, который в них вложился, говорит так: "Это очень талантливая команда. Мы думаем, что в мире сейчас всего 70-100 человек с такой глубокой экспертизой в языковых моделях и их оптимизаций."
В отличие от OpenAI, где название не соответствует реальности, Mistral AI говорят “Open source is a core part of our DNA", то есть все свои разработки, включая данные и веса моделей, они планируют выкладывать в публичный доступ, что делает их ближе к Stability AI. Также в интервью TechCrunch они рассказали, что планируют строить свои модели только на публичных датасетах, чтобы избежать судебных исков (тут отсылка к Stability AI, у которых сейчас много проблем из-за данных). Пользователи тоже смогут вносить вклад, добавляя свои датасеты (думаю, примерно так как это сделано в Open Assistant).
Интересно что стартап не планирует выпускать продукты для конечных пользователей (вроде ChatGPT), вместо этого компания будет фокусироваться на enterprise клиентах. Я думаю, при их отрытой модели, это имеет смысл, ведь опен-соурс сообщество само позаботится о продуктах для обычных людей, как например это произошло со Stable Diffusion.
Продолжение в следующем посте.
@ai_newz #моемнение
Источник: эйай ньюз
2023-06-16 09:18:44