Mistral、640M ドルの AI モデル「Large 2」を発表、OpenAI や Meta に対抗

BTW Media は、公開された証拠がインターネットインフラ、ガバナンス、運用上の依存関係、または市場での可視性に関連することから、「Mistral、640M ドルの AI モデル「Large 2」を発表、大手に挑む」をプロファイリングしました。

• Mistral は 7 月 24 日、最新の主力 AI モデル「Large 2」を発表し、OpenAI や Meta の最先端モデルに対する強力な競合として位置付けました。
• Mistral の Large 2 のリリースは、急速に進化する AI 情勢において重要な節目となり、現在の AI 開発と競争のいくつかの重要な側面を浮き彫りにしています。

私たちの見解
Mistral の Large 2 は、Meta や OpenAI といった巨人に挑み、衝撃的なデビューを果たしました。しかし、規模が全てではありません。Llama の 4050 億パラメータに対して 1230 億パラメータと少ない中で、Large 2 は生の力よりも精度を重視しており興味深いです。しかし、プロプライエタリな性質と高価なライセンスは一部を遠ざけるかもしれません。さらに、マルチモーダル機能がないことは、画像とテキストの統合において OpenAI が依然として一歩リードしていることを意味します。Mistral の急速な台頭と 12 万 8000 トークンのコンテキストウィンドウは、一度に本一冊分のプロンプトを処理するという戦略的アプローチを示しています。
–Miurio Huang, BTW ジャーナリスト

何が起こったのか

Mistral AIは 7 月 24 日、最新の主力 AI モデル「Large 2」を発表し、OpenAI や Meta の最先端モデルに対する強力な競合として位置付けました。このリリースは、Meta が高度な独自モデル Llama 3.1 405B を発表した翌日に行われました。Mistral は、Large 2 がコード生成、数学、推論などの分野で優れており、性能面でライバルに匹敵または凌駕していると主張しています。

Large 2 は 1230 億のパラメータを持ち、Llama 3.1 405B の 4050 億より大幅に少ないものの、一部のベンチマークでは Meta のモデルを上回るとされています。Large 2 のトレーニングにおける主な目標の 1 つは、幻覚（ハルシネーション）の問題を低減することであり、このモデルは知識が不足している場合に、もっともらしい情報を作り出すのではなく、それを認識するように設計されています。

パリ発の AI スタートアップである Mistral は最近、General Catalyst 主導のシリーズ B 資金調達で 6 億 4000 万ドルを調達し、評価額 60 億ドルに達しました。AI 業界では比較的新しいプレイヤーであるにもかかわらず、Mistral は高性能な AI モデルを定期的にリリースすることで急速にトップクラスへと成長しました。

ただし、重要な点として、Mistral のモデルは、他社の多くと同様、従来の意味でのオープンソースではありません。Large 2 の商用利用には有料ライセンスが必要であり、このような大規模モデルの導入には相当な専門知識とインフラが求められます。さらに、Large 2 は Meta の Llama 3.1 と同様に、マルチモーダル機能を備えていません。これは OpenAI が現在優位に立つ分野であり、AI が画像とテキストを同時に処理できるようにするものです。

Large 2 は 12 万 8000 トークンのコンテキストウィンドウを備え、1 回のクエリで約 300 ページの書籍に相当する大量のデータを処理できます。また、このモデルは英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、アラビア語、ヒンディー語、ロシア語、中国語、日本語、韓国語を含む多言語サポートが強化されており、80 のプログラミング言語にも対応しています。特筆すべきは、Mistral が Large 2 は他の AI モデルよりも簡潔な回答を提供すると主張している点です。多くの AI モデルは冗長になりがちだからです。

この新モデルは、Google Vertex AI、Amazon Bedrock、Azure AI Studio、IBM Watsonxなどの主要プラットフォームで利用可能です。さらに、ユーザーは Mistral のプラットフォーム上で「mistral-large-2407」という名前で Large 2 を試すことができ、ChatGPT の競合である IE Chat で無料でテストできます。

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なぜこれが重要なのか

Mistral の Large 2 のリリースは、急速に進化する AI 情勢において重要な節目となり、現在の AI 開発と競争のいくつかの重要な側面を浮き彫りにしています。第一に、モデルの性能ベンチマークとパラメータ効率は、より強力でコスト効率の高いソリューションを生み出そうとする AI 企業間の絶え間ない競争を浮き彫りにしています。より少ないパラメータで Meta の Llama 3.1 405B を上回ることで、Mistral は効率性と性能が共存できることを示し、AI モデルの新たな基準を打ち立てました。

AI モデルの幻覚問題の低減も重要な進歩です。自らの限界を正確に認識できる AI システムは、特にプロフェッショナルやミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、信頼性と信用を向上させます。このような見識のあるモデル構築への注力は、Mistral をより信頼性の高い AI ソリューション開発におけるリーダーとして位置付けます。

大規模なシリーズ B 資金調達と 60 億ドルの評価額は、Mistral の能力と市場潜在力に対する投資家の高い信頼を反映しています。この財政的支援は、さらなる革新と拡大を促進し、Mistral が OpenAI や Meta などの確立された AI 大手に挑み続けることを可能にするでしょう。

しかし、商用利用に有料ライセンスが必要な Large 2 のプロプライエタリな性質は、高度な AI 技術を収益化しようとする業界全体の広範な傾向を浮き彫りにしています。このアプローチは、必要なリソースを持たない小規模企業や個人にとってのアクセス性を制限し、普及と革新のスピードを鈍らせる可能性があります。

Large 2 にマルチモーダル機能がないことは、OpenAI が競争優位を保つ領域を示しています。マルチモーダル AI システムは、画像やテキストなど多様なデータタイプの同時処理を必要とするアプリケーションにおいてますます重要になっています。スタートアップ各社がこれらの機能の統合に取り組む中、競争は激化し、AI 技術のさらなる進歩を促すでしょう。

Large 2 の拡張された多言語サポートと、1 回のクエリで大量のデータを処理する能力は、グローバルなアプリケーションにとって多目的なツールとなります。この能力は、多様な言語環境や複雑な計算タスクにおいて特に価値があり、モデルの適用範囲をさまざまな分野に広げます。

Mistral の Large 2 は、AI 開発における大きな飛躍を表し、同社が業界リーダーと競合できる能力を示しています。性能、信頼性、多言語サポートにおけるモデルの進歩は、Mistral を AI 情勢における手強いプレイヤーとして位置付け、イノベーションを刺激し、将来の AI モデルの新たな基準を確立します。