DBRX-ի թողարկմամբ Databricks-ը գերազանցեց Meta's Llama 2-ին ստեղծելով նոր ստանդարտ որպես բաց կոդով հասանելի լայնալեզու ամենաբարդ մոդել: Databricks-ի ինժեներներն ու ղեկավարները հավաքվել էին Zoom-ում մի կարևոր օր՝ ներկայացնելու ամիսների քրտնաջան աշխատանքի արդյունքները և 10 միլիոն դոլարի ներդրումը, որը նախատեսված էր հեղափոխական AI լեզվի մոդել ստեղծելու համար: Ծրագրի ղեկավար Ջոնաթան Ֆրանկլը հայտարարեց իրենց հաղթանակի մասին՝ լուրջ առաջընթաց ներկայիս բաց կոդով մոդելների նկատմամբ և մարտահրավեր Մասկի Grok AI-ի և Meta-ի Llama 2-ի հնարավորություններին:
DBRX-ի գերակայությունը բաց կոդով տարածության մեջ հետագայում դրսևորվում է մի շարք հենանիշերի, ներառյալ ընդհանուր գիտելիքների, ընթերցանության ըմբռնման և կոդերի արտադրման գերազանց կատարողականությամբ: Զարմանալիորեն, այն նաև ցույց տվեց գրեթե նույնական աշխատունակություն OpenAI-ի ներքին GPT-4-ի հետ՝ ցույց տալով դրա առաջադեմ դիզայնը և իրականացումը:
DBRX-ի բաց կոդով թողարկումը մարտահրավեր է նետում արդյունաբերության այնպիսի հսկաների զգուշավոր դիրքորոշմանը, ինչպիսիք են OpenAI-ը և Google-ը, և ցույց է տալիս Databricks-ի նվիրվածությունը արհեստական ինտելեկտի տարածքում ստեղծագործականության և բացության խթանմանը: Այս նախագիծը ոչ միայն առաջ է մղում գեներատիվ AI-ի ոլորտը, այլև ընդգծում է, թե որքան կարևոր է բաց համագործակցությունը նոր տեխնոլոգիաների զարգացման համար:
Իր տեխնոլոգիական հնարավորություններից դուրս, DBRX-ը ներկայացնում է բաց մտածողություն, որը ձգտում է ժողովրդավարացնել արհեստական ինտելեկտի զարգացումները և նպաստել սեփականության լուծումների ավելի լայն կիրառմանը ոլորտներում: Կարևորելով «տվյալների հետախուզության» կարևորությունը՝ Databricks-ի մոտեցումը բիզնեսին հնարավորություն է տալիս օգտագործել AI՝ չվտանգելով տվյալների գաղտնիությունը:
Տրանսֆորմատորային նեյրոնային ցանցի ճարտարապետությունը, որը բարելավվում է ստեղծագործական մտածողության և սարքավորումների արդյունավետ օգտագործման շնորհիվ, DBRX-ի հիմնական առավելությունն է: Օգտագործելով սովորական հաշվողական ջանքերի մի մասը՝ մեր մոտեցումը ստեղծել է բարդ և արդյունավետ մոդել, որը կարող է պատասխանել հարցերին:
Կրիտիկական ընտրությունները և ռեսուրսների զգույշ բաշխումը նույնպես անհրաժեշտ էին DBRX-ի զարգացման ճանապարհին, ինչը ընդգծում էր AI-ի հետազոտության ձգտումների և իրատեսական սահմանափակումների միջև դժվար հավասարակշռող ակտը: Թիմի ընտրությունը՝ կենտրոնանալ տվյալների վրա հիմնված բարելավումների վրա, քան կոպիտ ուժի մասշտաբը, ցույց է տալիս մոդելի որակի հիմքում ընկած գործոնների նրբերանգ ըմբռնումը:
DBRX-ն ունի մեծ ազդեցություն ունենալու ներուժ, երբ այն մտնում է բաց AI տարածք, քանի որ այն ապահովում է զարգացման, հետազոտության և կիրառման հզոր հարթակ մի շարք ոլորտներում: Databricks-ի նախագիծը ուժեղ խնդրանք է AI-ի թափանցիկության բարձրացման համար, խրախուսելով համագործակցությունը, ստեղծագործականությունը և տեխնոլոգիայի հսկայական ներուժի ավելի մանրակրկիտ ուսումնասիրությունը:
Դարձեք տվյալների գիտության և AI փորձագետ 3 ամսում: Միացե՛ք Code Labs Academy-ի Data Science and AI Bootcamp և Master Skills-ին արդյունաբերության առաջնորդների հետ: