Mira Murati esitleb esimest avatud tehisintellekti mudelit Inkling

Thinking Machines Lab, mille asutas endine OpenAI tehnikajuht Mira Murati, avaldas oma esimese tehisintellekti mudeli Inkling. Erinevalt suurimate AI-laborite suletud mudelitest on Inkling avatud kaalumustriga, arendajad ja ettevõtted saavad seda vabalt alla laadida ja kohandada. Mudel sisaldab 975 miljardit parameetrit ning on treenitud 45 triljonil teksti-, pildi-, heli- ja videomärgendil.

Thinking Machines Lab andis kolmapäeval, 15. juulil välja oma esimese avaliku tehisintellekti mudeli Inkling. Inkling on avatud kaalumustriga mudel, mida igaüks saab alla laadida, uurida ja oma vajadustele kohandada, see eristab seda selgelt sellest, mida OpenAI, Anthropic ja Google turul pakuvad.

Mudeli tehnilised näitajad

Inkling põhineb ekspertide segul (mixture-of-experts) ning sisaldab kokku 975 miljardit parameetrit, millest iga ülesande täitmisel kasutatakse ligikaudu 41 miljardit. See disainilahendus hoiab suurte mudelite töö kiire ja kulutõhusa. Treenimine toimus 45 triljonil märgendil, mis hõlmavad teksti, pilte, heli ja videot, mudel suudab kõigi nende üle arutleda ühtselt, ilma modaalsuste vahel eraldi lülitumata.

Ettevõte rõhutab, et Inkling on loodud andma kalibreeritud vastuseid: mudel märgib selgelt oma ebakindluse ja laseb kasutajal reguleerida "mõtlemise intensiivsust" vastavalt sellele, kas prioriteet on kiirus või täpsus. Ühes kodeerimistestis kasutas Inkling Nvidia Nemotron 3 Ultra mudelist kolm korda vähem märgendeid sama tulemuse saavutamiseks.

Thinking Machines ei väida, et Inkling on täna turul parim. Ettevõtte enda materjalid ütlevad selgesõnaliselt, et tegemist ei ole "täna saadaoleva tugevaima mudeliga, suletud ega avatud". Eesmärk on tasakaalustatud sooritus, mis sobib ettevõtetele kohandamiseks.

Ärimudel: müüa treeningut, mitte mudelit

Mudel ise on vaba. Raha teenib Thinking Machines oma kohandamisplatvormi Tinker kaudu, kus organisatsioonid saavad mudelit oma andmete peal edasi treenida, peenhäälestada ja majutada.

See erineb põhimõtteliselt ChatGPT, Claude'i ja Gemini lähenemisest, need on ehitatud ennekõike massitarbijale mõeldud vestlusrobotiteks, millele on lisatud autonoomsed agentvõimekused. Thinking Machines usub, et organisatsioon, kes kujundab mudeli oma eksperditeadmiste järgi, saab sellest rohkem väärtust kui ühest universaalsest mudelist.

Argumendile annavad kaalu hiljutised tulemused. Koostöös Bridgewater Associatesiga, maailma suurima riskifondiga, treenisid mõlema ettevõtte teadlased olemasoleva avatud mudeli Bridgewateri finantsekspertiisi põhjal edasi. Juuni lõpus avaldatud tulemuste kohaselt saavutas see mudel finantsarutluse testides 84,7%, ületades tippklassi suletud mudeleid, ning maksis käitamiseks ligikaudu 14 korda vähem, küll hindasid tulemusi ettevõtted ise, mitte sõltumatu osapool.

Turg liigub sama suunda

Satya Nadella, Microsofti tegevjuht, kes on investeerinud miljardeid nii OpenAI-sse kui Anthropici, hoiatas pühapäevases blogipostituses, et suletud AI-mudeleid kasutavad ettevõtted maksavad tegelikult kahel viisil: otsene tellimustasu ja kaudselt äriprotsessidesse põimitud teadmised, mis kanduvad tuhandetes päringuparandites edasi ja võivad jõuda tulevaste mudeliversioonideni.

Hugging Face'i tegevjuht Clem Delangue ennustas samalaadset nihet: piirmudelid jäävad katsetuste ja eriti kõrgväärtusliku töö tarbeks, enamik tootmis-AI-tööst kolib privaatsetele või avatud alternatiividele.

Kiire arendustempo ja lahtised küsimused

Thinking Machines on rõhutanud tempot: OpenAI vajas turulepääsuks ligikaudu viis aastat, Anthropic kolm, Thinking Machines ütleb, et tegi sama üheksa kuuga.

Inklingi treenimiseks kasutati täielikult Nvidia GB300 NVL72 süsteeme. Märtsis sõlmiti Nvidiaga strateegiline partnerlus gigavati ulatuses Vera Rubini andmetöötlusvõimekuse kasutuselevõtuks; Nvidia teatas toona ka investeeringust Thinking Machinessi. Ettevõte ei ole oma rahastuspilti avalikult kommenteerinud pärast seda, kui novembris räägiti 50 miljardi dollari suurusest rahastusvoorust, mis väidetavalt jaanuariks oli soiku jäänud.

Osaline distilleerimine tõstatab samuti küsimusi. Inkling treeniti nullist, kuid varase järeltreenimise andmete genereerimiseks kasutati mõningaid avatud mudeleid, sealhulgas Moonshot AI Kimi K2.5. Järgmine mudel põhineb ettevõtte lubaduse kohaselt täielikult omal järeltreenimisel.