フランスの AI スタートアップ Mistral は最近、ローカル処理とプライバシー優先のニーズを満たすように設計された Ministral3B や Ministral8B などのエッジ デバイス向けに設計された一連の生成 AI モデル「Les Ministraux」をリリースしました。ミストラル社の最新の成果とAI分野における開発戦略について、Downcodes編集者が詳しく解説します。
フランスの AI スタートアップ Mistral は最近、ラップトップや携帯電話などのエッジデバイス向けに設計された新しい生成 AI モデル シリーズの立ち上げを発表しました。ミストラルは、このシリーズのモデルを「Les Ministraux」と名付け、ローカル処理とプライバシーを第一に求める市場のニーズを満たすことを目指しています。
新しくリリースされた Les Ministraux シリーズには、Ministral3B と Ministral8B の 2 つのモデルがあります。両方のモデルのコンテキスト ウィンドウが 128,000 トークンに達し、書籍約 50 ページのテキスト長を処理できることは注目に値します。これは、テキストの生成、デバイス上での翻訳、またはオフラインのインテリジェント アシスタント サービスの提供のいずれであっても、これらのモデルが簡単に処理できることを意味します。
ミストラルはブログで、ますます多くの顧客やパートナーがローカルで推論を実行できるソリューションを求めており、これにはオンデバイス翻訳、ローカル分析、自律ロボットなどの重要なアプリケーションシナリオが含まれると述べた。 Les Ministraux は、これらのシナリオで計算効率が高く、遅延が少ないソリューションを提供するために開発されました。
現在、Ministral8B はダウンロードできますが、研究目的にのみ使用できます。 Ministral3B または Ministral8B の商用利用のライセンスを取得したい開発者および企業は、Mistral に直接連絡する必要があります。同時に、開発者はミストラルのクラウドプラットフォーム「La Platforme」や、今後数週間以内に連携する他のクラウドサービスを通じてこれら2つのモデルを使用できるようになる。 Ministral8B は 100 万入出力トークンあたり 10 セントを請求しますが、Ministral3B は 4 セントを請求します。
最近では、トレーニング、微調整、実行が安価で高速なため、より小型のモデルを求める傾向が高まっています。 Google は小型モデルの Gemma ラインに新しいモデルを追加し続けていますが、Microsoft はモデルの Phi ラインを発売しました。 Meta は、Llama シリーズの最新アップデートで、エッジ ハードウェアに最適化されたいくつかの小型モデルも発売しました。
ミストラル社は、指示遵守能力と問題解決能力を評価するために設計された複数の AI ベンチマークにおいて、Ministral3B と Ministral8B が同様の Llama モデルと Gemma モデル、さらには独自の Mistral7B モデルよりも優れたパフォーマンスを示したと主張しています。パリに本社を置くミストラルは最近 6 億 4,000 万米ドルを調達し、AI 製品ポートフォリオを徐々に拡大しています。過去数カ月にわたって、同社は開発者がモデルをテストできる無料サービスを開始し、顧客がそれらのモデルを微調整できるように SDK をリリースした。さらに、Codestral と呼ばれるコード生成モデルが導入されました。
Mistral の共同創設者は Meta と Google の DeepMind の出身で、同社の目標は、OpenAI の GPT-4o や Anthropic の Claude などのトップモデルと競合できるフラッグシップモデルを作成し、その過程で利益を上げることです。多くの生成 AI スタートアップ企業にとって利益を上げることは困難な目標ですが、ミストラルはこの夏に収益を上げ始めたと伝えられています。
ハイライト:
1. Mistral が発売した Les Ministraux シリーズのモデルは、エッジ デバイス向けに設計されており、ローカル プライバシー処理をサポートしています。
2. 新しいモデルには、強力なコンテキスト処理機能を備え、さまざまなアプリケーション シナリオに適した、Minor3B および Ministral8B が含まれています。
3. ミストラルは利益を上げており、業界トップモデルと競合するために AI 製品ポートフォリオを拡大し続けています。
ミストラルの Les Ministraux シリーズ モデルは、強力なパフォーマンスとエッジ デバイス向けの最適化により、ローカル AI アプリケーションに新たな可能性をもたらします。 今後も、Mistral の開発は引き続き注目に値し、AI の分野でさらなるブレークスルーがどのように生み出されるかを楽しみに待ちましょう。