Wraz z wydaniem DBRX, Databricks przewyższył Meta Llama 2, ustanawiając nowy standard jako najbardziej wyrafinowany model wielkojęzykowy dostępny na platformie open source. Inżynierowie i dyrektorzy Databricks zebrali się w Zoom w tym doniosłym dniu, aby zaprezentować wyniki miesięcy ciężkiej pracy i inwestycji o wartości 10 milionów dolarów, której celem było stworzenie rewolucyjnego modelu języka AI. Szef projektu, Jonathan Frankle, ogłosił swój triumf, znaczący postęp w stosunku do obecnych modeli open source i wyzwanie dla możliwości AI Grok AI i Llama 2 Meta firmy Musk.
O supremacji DBRX w przestrzeni open source dodatkowo świadczą jego wyjątkowe wyniki w wielu testach, w tym w zakresie wiedzy ogólnej, czytania ze zrozumieniem i tworzenia kodu. Co zaskakujące, pokazał również wydajność prawie identyczną z wewnętrznym GPT-4 OpenAI, co wskazuje na jego najnowocześniejszy projekt i wdrożenie.
Wydanie DBRX o otwartym kodzie źródłowym rzuca wyzwanie ostrożnej postawie gigantów branżowych, takich jak OpenAI i Google, i pokazuje zaangażowanie Databricks w promowanie kreatywności i otwartości w przestrzeni sztucznej inteligencji. Projekt ten nie tylko rozwija dziedzinę generatywnej sztucznej inteligencji, ale także podkreśla, jak kluczowa jest otwarta współpraca dla rozwoju nowych technologii.
Poza swoimi możliwościami technologicznymi, DBRX reprezentuje otwarty sposób myślenia, który stara się demokratyzować rozwój sztucznej inteligencji i promować szersze przyjęcie we wszystkich sektorach nieufnych wobec zastrzeżonych rozwiązań. Podkreślając znaczenie „inteligencji danych”, podejście Databricks umożliwia firmom korzystanie ze sztucznej inteligencji bez narażania prywatności danych.
Architektura transformatorowej sieci neuronowej, wzmocniona kreatywnym myśleniem i efektywnym wykorzystaniem sprzętu, jest podstawową zaletą DBRX. Wykorzystując ułamek zwykłego wysiłku obliczeniowego, nasze podejście pozwoliło stworzyć wyrafinowany i wydajny model, który może odpowiadać na pytania.
Na drodze do opracowania DBRX konieczne były także krytyczne wybory i ostrożna alokacja zasobów, co uwydatniło trudną równowagę między aspiracjami a realistycznymi ograniczeniami w badaniach nad sztuczną inteligencją. Decyzja zespołu o skupieniu się na ulepszeniach skoncentrowanych na danych zamiast skalowania metodą brutalnej siły pokazuje szczegółowe zrozumienie czynników leżących u podstaw jakości modelu.
DBRX może wywrzeć duży wpływ, gdy wejdzie w otwartą przestrzeń sztucznej inteligencji, ponieważ zapewnia silną platformę dla rozwoju, badań i zastosowań w wielu branżach. Projekt Databricks stanowi zdecydowany apel o większą przejrzystość sztucznej inteligencji, zachęcający do współpracy, kreatywności i dokładniejszego zbadania ogromnego potencjału tej technologii.
Zostań ekspertem w dziedzinie Data Science i AI w 3 miesiące! Dołącz do Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp i doskonal umiejętności z liderami branży.