Downcodes의 편집자는 AI 스타트업 Moondream이 최근 450만 달러의 시드 자금 조달 완료를 발표하고 파괴적인 개념을 시작했다는 사실을 알게 되었습니다. 즉, 작은 AI 모델이 더 많은 이점을 가질 수 있다는 것입니다. 이번 자금 조달은 Felicis Ventures, Microsoft M12, GitHub Fund 및 Ascend가 공동 투자했습니다. 문드림이 개발한 시각 언어 모델은 매개변수가 16억개에 불과하지만 그 성능은 4배 크기의 모델과 맞먹을 정도로 업계에서 큰 주목을 받고 있다.
AI 스타트업 문드림(Moondream)은 공식적으로 450만 달러의 종자 자금 조달 완료를 발표하고 다소 파괴적인 관점을 제안했습니다. AI 모델의 세계에서는 작은 모델이 유리할 수 있습니다.
Felicis Ventures, Microsoft의 M12 GitHub 펀드 및 Ascend의 지원을 받는 이 회사는 성능 면에서 모델의 4배에 필적하는 단 16억 개의 매개변수를 갖춘 시각적 언어 모델을 출시했습니다.
Moondream의 오픈 소스 모델은 GitHub에서 200만 건이 넘는 다운로드와 5,100개의 별을 받는 등 광범위한 관심을 끌었습니다. 이 회사의 CEO인 Jay Allen은 "이 모델의 특별한 점은 작고 매우 정확할 뿐만 아니라 매우 원활하게 작동하며 iOS와 같은 모바일 장치에서도 사용할 수 있다는 것입니다."라고 말했습니다.
Moondream은 기업 AI 채택과 관련하여 증가하는 클라우드 비용 및 개인 정보 보호 문제를 해결하고 있습니다. 이 모델을 사용하면 AI가 스마트폰부터 산업용 장비에 이르는 다양한 장치에서 로컬로 실행될 수 있습니다. "AI가 점점 더 많은 애플리케이션에 침투함에 따라 우리는 AI가 제공하는 편리함을 즐기면서 개인 정보를 보호할 수 있기를 바랍니다."
문드림의 기술은 이미 소매업의 자동화된 재고 관리, 운송업의 차량 검사, 제조 시설의 현지 품질 관리 등의 분야에 초기 적용되었습니다. 최근 벤치마크에 따르면 Moondream2는 VQAv2에서 80.3%, GQA에서 64.3%의 정확도를 달성했으며 이는 대형 모델의 성능과 비슷합니다. 회사의 최고 기술 책임자인 빅 코라파티(Vik Korrapati)는 "각 토큰은 10억 매개변수당 약 0.6줄을 소비합니다"라고 모델의 에너지 효율성도 매우 인상적이라고 지적했습니다.
많은 거대 기술 기업이 대규모 컴퓨팅 리소스가 필요한 대형 모델에 집중하는 반면, Moondream은 실용적인 솔루션을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 코라파티는 "많은 기업이 주의를 산만하게 할 수 있는 일반 인공지능에 초점을 맞추고 있다. 우리는 인식 문제에 초점을 맞추고 개발자의 요구를 충족하는 다중 모드 기능을 제공한다"고 강조했다.
현재 문드림은 엣지 배포의 유연성을 유지하면서 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 문드림 클라우드 서비스를 출시했습니다. Allen은 "개발자들은 클라우드와 같은 경험을 원하지만, 한번 시도해 본 후에는 하나의 솔루션에 얽매이는 것을 원하지 않습니다."라고 말했습니다.
Allen은 대규모 기술 기업과의 경쟁에 직면한 Moondream의 집중 전략을 확신합니다. "이러한 대기업의 경우 이는 8,000가지 우선 순위 중 하나일 수 있으며, 우리는 개발자에게 원활한 다중 모드 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다."라고 그는 말했습니다.
새로운 자금 조달이 완료됨에 따라 Moondream은 팀을 확장하고 시애틀 본사에서 풀 스택 엔지니어를 고용할 계획입니다. 회사의 다음 과제는 초기 성공의 효율성과 접근성을 유지하면서 기술을 확장하는 방법입니다.
프로젝트 입구 : https://www.moondream.ai/
가장 밝은 부분:
Moondream은 450만 달러를 모금하고 16억 개의 매개변수만으로 대형 모델에 필적하는 성능을 갖춘 효율적인 AI 모델을 출시했습니다.
이 모델은 로컬 장치에서 실행될 수 있어 기업이 클라우드 컴퓨팅에서 직면하는 비용 및 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있습니다.
? 문드림의 클라우드 서비스는 개발 프로세스를 단순화하고 개발자의 사용 유연성과 자유를 보장합니다.
문드림의 작고 효율적인 AI 모델과 개발자 경험에 집중하는 전략은 경쟁이 치열한 AI 시장에서 두각을 나타내고 있어 향후 전개가 기대된다. Downcodes의 편집자는 계속해서 후속 진행 상황에 주의를 기울일 것입니다.