MosaicML CEO 鈞傑．饒談如何使生成式人工智慧普及化以及為何以 13 億美元出售給 Databricks

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標題：如何善用生成式人工智慧技術？Naveen Rao 的洞察與最佳實踐

導言

生成式人工智慧（generative AI）和大型語言模型（LLMs）正在改變企業使用資料和創造價值的方式。然而企業如何在不失去資料控制、花費數百萬美元或依賴第三方模型的情況下充分利用這些技術呢？這正是 MosaicML 的共同創始人兼執行長 Naveen Rao 將於 2023 年 7 月 12 日在舉行的 VB Transform 活動上回答的問題。作為領先的生成式人工智慧平臺，MosaicML 將分享他在如何以自己的資料建立、擁有和保護領先的生成式人工智慧模型方面的見解和最佳實踐。

MosaicML 的狀況和成就

MosaicML 以其先進的 MPT LLMs 而聞名，這些模型是開源和商業授權的。MPT-7B 已經下載了超過 330 萬次，最新版本 MPT-30B 的發布進一步展示了組織如何以成本效益的方式快速建立和訓練自己的領先模型。AI2（Allen Institute for AI）、Generally Intelligent、Hippocratic AI、Replit 和 Scatter Labs 等客戶利用 MosaicML 進行各種生成式人工智慧應用案例。

2023 年 6 月，MosaicML 以 13 億美元的價格被資料和人工智慧分析提供商 Databricks 收購。饒表示這是一個戰略性決策，將使他的公司加速推動普及生成式人工智慧的使命，並將“Lakehouse”（Databricks 用於指其資料產品）成為建立生成式人工智慧和 LLMs 最佳場所。

生成式人工智慧的自訂和開源模型

在接受 VentureBeat 的最新採訪中，Naveen Rao 解釋了為什麼他對微調（fine-tuning）作為自訂 LLMs 的方式持批評態度，為什麼他更傾向於使用正確的資料組合從頭訓練模型以及為什麼他認為開源模型最終會取代專有模型。他說：“微調只是讓模型按照某種方式工作，而不是真正實現特定領域的自定義。從頭訓練模型才是正確的方法。”他還表示對於某些情況，使用向量資料庫或提示是行之有效的方法，但對於其他情況則不然：“你總是希望用最少的努力解決手頭的問題。在某些情況下，你可以使用向量資料庫，像 pinecone 一樣，這樣既可以尊重一些隱私，又可以使用提示對大型語言模型的行為進行修改。那是有其價值的。”他還大膽預言，開源模型最終會像 Linux 取代 Solaris 一樣，“開源才剛剛起步。所以在五年後，我相信世界將會有所不同。”

結語與建議

如果您希望理解更多關於生成式人工智慧以及如何將其應用於您的業務中，千萬不要錯過 Naveen Rao 於 2023 年 7 月 12 日在舉行的 VB Transform 活動上的演講。立即註冊並準備加入生成式人工智慧的革命！

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