علم محرر موقع Downcodes أن شركة Moondream الناشئة للذكاء الاصطناعي أعلنت مؤخرًا عن إكمال جولة تمويل أولية بقيمة 4.5 مليون دولار وأطلقت مفهومًا مبتكرًا: قد تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة بمزايا أكثر. تم استثمار هذه الجولة من التمويل بشكل مشترك من قبل Felicis Ventures وMicrosoft M12 وGitHub Fund وAscend. يحتوي نموذج اللغة المرئية الذي طورته شركة Moondream على 1.6 مليار معلمة فقط، ولكن أداءه يمكن مقارنته بأداء النماذج التي يبلغ حجمها أربعة أضعاف حجمها، مما جذب اهتمامًا واسع النطاق في الصناعة.
أعلنت شركة Moondream الناشئة للذكاء الاصطناعي رسميًا عن استكمال تمويل أولي بقيمة 4.5 مليون دولار واقترحت وجهة نظر مدمرة إلى حد ما: في عالم نماذج الذكاء الاصطناعي، قد تتمتع النماذج الصغيرة بميزة.
أطلقت الشركة، المدعومة من Felicis Ventures، وصندوق M12 GitHub التابع لشركة Microsoft، وAscend، نموذج لغة مرئية يحتوي على 1.6 مليار معلمة فقط ينافس النماذج بأربعة أضعاف حجمها في الأداء.
لقد اجتذب نموذج Moondream مفتوح المصدر اهتمامًا واسع النطاق، مع أكثر من 2 مليون عملية تنزيل و5100 نجمة على GitHub. وقال جاي ألين، الرئيس التنفيذي للشركة: "الأمر المميز في هذا النموذج هو أنه ليس صغيرًا ودقيقًا للغاية فحسب، بل إنه يعمل أيضًا بسلاسة شديدة ويمكن استخدامه حتى على الأجهزة المحمولة، مثل iOS".
تعمل Moondream على حل التكلفة المتزايدة للسحابة ومخاوف الخصوصية في اعتماد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. يسمح النموذج للذكاء الاصطناعي بالعمل محليًا على أجهزة تتراوح من الهواتف الذكية إلى المعدات الصناعية. وقال ألين: "مع دخول الذكاء الاصطناعي تدريجياً في المزيد والمزيد من التطبيقات، نأمل في حماية خصوصيتنا مع الاستمتاع بالراحة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي".
وقد شهدت تقنية Moondream بالفعل تطبيقات أولية في مجالات مثل إدارة المخزون الآلي في صناعة البيع بالتجزئة، وفحص المركبات في صناعة النقل، ومراقبة الجودة المحلية في مرافق التصنيع. تظهر المعايير الأخيرة أن Moondream2 يحقق دقة بنسبة 80.3% على VQAv2 و64.3% على GQA، والتي يمكن مقارنتها بأداء النماذج الأكبر حجمًا. وأشار فيك كورباتي، كبير مسؤولي التكنولوجيا في الشركة، إلى أن كفاءة استخدام الطاقة في النموذج مثيرة للإعجاب أيضًا، "يستهلك كل رمز ما يقرب من 0.6 جول لكل مليار معلمة".
في حين أن العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى تركز على النماذج الكبيرة التي تتطلب موارد حاسوبية ضخمة، تعمل Moondream على حلول عملية. وشدد كورباتي على أن "العديد من الشركات تركز على الذكاء الاصطناعي العام، الذي يمكن أن يؤدي إلى تشتيت الانتباه. نحن نركز على مشاكل الإدراك ونوفر إمكانات متعددة الوسائط تلبي احتياجات المطورين".
حاليًا، أطلقت Moondream خدمة Moondream Cloud Service، والتي تهدف إلى تبسيط عملية التطوير مع الحفاظ على مرونة النشر الطرفي. وقال ألين: "يريد المطورون الحصول على تجربة شبيهة بالسحابة، ولكن بعد تجربتها، لا يريدون أن يكونوا مقيدين بحل واحد".
آلن واثق من استراتيجية Moondream المركزة في مواجهة المنافسة من شركات التكنولوجيا الكبرى. وقال: "بالنسبة لهذه الشركات الكبيرة، قد يكون هذا مجرد واحدة من أولوياتها البالغ عددها 8000، بينما نركز على تزويد المطورين بتجربة سلسة متعددة الوسائط".
ومع جولة التمويل الجديدة، تخطط Moondream لتوسيع فريقها وتوظيف مهندسين متكاملين في مقرها الرئيسي في سياتل. التحدي التالي الذي تواجهه الشركة هو كيفية توسيع نطاق التكنولوجيا مع الحفاظ على الكفاءة وسهولة الوصول إلى نجاحاتها المبكرة.
مدخل المشروع: https://www.moondream.ai/
تسليط الضوء على:
جمعت Moondream مبلغ 4.5 مليون دولار وأطلقت نموذجًا فعالاً للذكاء الاصطناعي يحتوي على 1.6 مليار معلمة فقط، مع أداء مماثل للنماذج الكبيرة.
يمكن تشغيل النموذج على الأجهزة المحلية، مما يحل مشكلات التكلفة والخصوصية التي تواجهها المؤسسات في الحوسبة السحابية.
ستعمل خدمة Moondream السحابية على تبسيط عملية التطوير وتضمن مرونة وحرية المطورين أثناء الاستخدام.
إن نموذج الذكاء الاصطناعي الصغير والفعال لشركة Moondream، بالإضافة إلى استراتيجيتها في التركيز على تجربة المطورين، يجعلها تبرز في سوق الذكاء الاصطناعي شديد التنافسية، ويستحق تطويرها المستقبلي التطلع إليه. سيستمر محرر Downcodes في الاهتمام بالتقدم اللاحق الذي يحرزه.