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Databricks + MosaicML

Matei Zaharia
Patrick Wendell
Reynold Xin
Ali Ghodsi
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오늘 우리는 기업을 위한 생성형 AI 모델을 만들고 맞춤화하기 위한 선도적인 플랫폼인 MosaicML의 인수를 완료했다는 소식을 전하게 되어 기쁩니다. Databricks를 설립한 이래로 Databricks의 사명은 모든 기업을 위해 데이터와 AI를 민주화하는 것이었습니다. 생성형 AI는 차세대 엔터프라이즈 데이터 애플리케이션을 지원할 것이며, MosaicML과 함께 생성형 AI 애플리케이션 훈련, 커스터마이징 및 배포를 위한 동급 최고의 경험을 제공할 계획입니다.

Databricks - 모자이크ML

우리는 MosaicML 팀과 협력하여 생성형 AI를 기업의 주류로 전환하는데 필요한
가장 중요한 세 가지 개발을 가속화할 것입니다.

모델 기능의 급속한 민주화. 우리는 모든 회사에서 모델을 널리 사용할 수 있는 미래를 믿습니다.
모든 기술의 민주화에는 가격 인하와 접근성 향상이 필요합니다.
MosaicML 팀은 대규모 언어 모델을 훈련하고 사용자 지정하는 비용을 크게 줄이기 위해
하드웨어 및 소프트웨어 효율성 개선에 중점을 두었습니다. 우리는 점점 더 많은 시장에
고품질 모델링 기능을 제공하기 위해 교육 및 서비스 비용을 낮추기 위해 계속 협력할 것입니다.
민주화는 또한 기술에 대한 접근을 필요로 합니다. 우리는 MosaicML의 연구팀과 협력하여
인기 있는 MPT-7B 및 MPT-30B 기본 LLM을 구동하는 것과 같은 모델링 아키텍처에 대해
공개적으로 혁신을 계속할 것입니다. 현재 MPT-7B는 300만 회 이상 다운로드되어
역대 가장 많이 다운로드된 오픈 LLM이 되었습니다.

생성형 AI 모델을 기업에 적합하게 만듭니다. 우리 모두는 범용 챗봇에 익숙해졌습니다.
소비자 챗봇과 마찬가지로 엔터프라이즈 AI 애플리케이션도 추론 능력과 언어 기반
인터페이스의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 일반 챗봇과 달리 엔터프라이즈
애플리케이션에는 많은 추가 요구 사항이 있습니다. 그들은 비즈니스 프로세스, 고객,
계정, 주문 또는 비즈니스의 다른 측면에 대한 정보와 같은 대량의 사용자 지정 데이터를
통합해야 합니다. 
그들은 사용자와 데이터의 개인 정보 보호와 안전을 보장해야 합니다.
또한 엔터프라이즈 애플리케이션은 환각이나 잘못된 응답에 대한 내성이 거의 없습니다.
Databricks와 MosaicML을 함께 사용하면 기업이 자체 데이터를 훨씬 쉽게 통합하여
안전하고 효과적이며 AI 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.

AI와 데이터 스택을 통합합니다. 모델 개발 수명 주기의 모든 부분에는 좋은 데이터가 필요합니다.
기업은
나은 모델과 더 지능적인 애플리케이션을 만들 수 있는 독점 데이터를 사용하여 경쟁업체와 차별화할 것입니다. Databricks는 MosaicML을 통해 계속해서 데이터를 AI 여정의 중심에 둘 것입니다. 여기에는 모델에 사용할 데이터의 정리, 기능화 및 포함과 같은 업스트림 데이터 준비가 포함됩니다. 또한 데이터를 사용하여 생성된 데이터에서 모델이 어떻게 수행되는지 학습하고 이전에 생성된 결과를 기반으로 모델을 교육함으로써 긍정적 강화 루프에서 모델을 개선하는 것도 포함됩니다.

머신 러닝 수명 주기의 모든 단계에서 데이터와 모델을 공동으로 큐레이팅하여 최상의
애플리케이션을 구축해야 합니다. 이는 품질과 안전성이 우수한 학습 데이터에 크게 의존하는

제너레이티브 모델에서 더욱 중요합니다.

기업이 자체 데이터 및 비즈니스 프로세스를 기반으로 대규모 AI 모델을 효율적으로
구축할 수 있도록 지원하는 MosaicML의 제품은 계속 직접 구매할 수 있습니다.
앞으로 MosaicML을 레이크하우스 AI 플랫폼과 긴밀하게 통합하여 학습 스택을
고객 데이터 및 레이크하우스 AI의 기타 기능에 더 가깝게 만들 것입니다. 

Databricks와 MosaicML의 미래와 생성형 AI에 대한 고객의 야망을
어떻게 도울 수 있을지 기대가 큽니다.


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