Snowflake s'associe à Reka pour intégrer des LLM multimodaux dans ses services de Cloud Data.

Snowflake Data Cloud s'enrichit de modèles de langage multimodaux (LLMs)

Snowflake Data Cloud, dirigé par Sridhar Ramaswamy, renforce ses capacités en intégrant des modèles de langage multimodaux (LLMs). L'entreprise a établi un partenariat avec Reka, une startup d'IA fondée par d'anciens chercheurs de DeepMind, Google et Meta, afin d'incorporer ses modèles propriétaires dans la plateforme de données de Snowflake.

Cette collaboration s'inscrit dans la continuité du partenariat récent de Snowflake avec Mistral et permettra aux entreprises utilisant le cloud de données de développer des applications d'IA générative capables de traiter texte, images et vidéos. Cette intégration ouvre la voie à de nouvelles analyses à partir de leurs ensembles de données.

Snowflake a participé au tour de financement de 60 millions de dollars de Reka l'année dernière, mais n'a pas confirmé si elle augmentera son investissement via ce partenariat. Baris Gultekin, responsable de la gestion des produits chez Snowflake AI, a indiqué que l’entreprise cherche constamment à soutenir ses partenaires et à stimuler l'innovation des clients, sans donner de détails sur l’investissement.

Présentation de Reka Flash et Core dans Snowflake Cortex

Depuis son lancement, Snowflake vise à devenir l'infrastructure de données privilégiée pour ses clients. Ayant débuté avec un entrepôt de données de base, Snowflake s'est développé pour prendre en charge des formats de données divers, créant ainsi un cloud de données complet adapté à diverses applications d'IA et d'analytique.

Pour répondre à l'essor de l'IA générative, Snowflake a lancé Snowflake Cortex, un service entièrement géré conçu pour le développement d'applications LLM. Cortex offre aux entreprises un ensemble de composants d'IA, y compris des LLM open-source, leur permettant d'analyser des données de manière sécurisée tout en développant des applications ciblées pour des besoins commerciaux spécifiques. L'entreprise s'est initialement concentrée sur des LLM spécialisés pour des tâches telles que l'analyse de sentiments, et s'étend désormais pour inclure deux LLM de Reka : Flash et Core.

Reka Flash est un modèle de pointe comportant 21 milliards de paramètres, optimisé pour offrir des performances comparables à des modèles plus grands dans les benchmarks linguistiques et visuels. En revanche, Core est le modèle le plus vaste de Reka, approchant les performances de modèles avancés comme GPT-4 et Gemini Ultra, mais il n'est pas disponible publiquement pour le moment.

Snowflake prévoit d'intégrer immédiatement le modèle Flash dans Cortex, tandis qu'un soutien pour le modèle Core est en cours de développement pour une future version. Bien que Gultekin n'ait pas donné de calendrier précis, il a indiqué que sa disponibilité serait prochaine, signalant également la possibilité d'ajouter d'autres modèles de Reka en fonction de la demande.

Avantages de l'IA multimodale pour les utilisateurs de Snowflake

Grâce à l'intégration de Cortex et des modèles d'IA de Reka, les utilisateurs de Snowflake peuvent créer des applications d'IA générative capables de traiter texte, images et vidéos. Cette fonctionnalité soutient des applications variées, telles que le sous-titrage vidéo, le taggage d'images, la génération de descriptions de produits pour le commerce en ligne, et l'analyse de données graphiques.

Gultekin a souligné plusieurs applications potentielles, y compris des chatbots capables d'interpréter des graphiques et la génération de contenu marketing pour les entreprises de divertissement utilisant leurs actifs vidéo et images.

Bien que Gultekin n'ait pas divulgué le nombre d'entreprises utilisant spécifiquement les modèles de Reka, il a partagé que plus de 400 entreprises exploitent Cortex et ses modèles hébergés pour développer des applications d'IA générative. Ces applications couvrent divers secteurs, allant de l'identification des vulnérabilités de sécurité dans des tickets de service à l'amélioration des communications entre fournisseurs de soins de santé et données des assureurs.

L'ajout des modèles de Reka portera à une douzaine le nombre total de LLM disponibles dans Cortex, rejoignant ceux de Mistral et Google récemment introduits.

Gultekin a décrit la pipeline d'innovation en IA de Snowflake comme étant en "surmultiplié", avec l'objectif de rendre l'IA accessible à tous les utilisateurs pour générer rapidement des résultats commerciaux significatifs. Il a laissé entrevoir des annonces à venir concernant d'autres avancées en IA en préparation d'un sommet annuel en juin.

"Notre feuille de route reflète le principe selon lequel des stratégies d'IA efficaces reposent sur des stratégies de données robustes : les données sont le carburant de l'IA. Nous nous engageons à améliorer la productivité, la collaboration et l'efficacité globale des flux de travail en IA et ML, le tout construit sur une fondation de données sécurisée et fiable de Snowflake," a déclaré Gultekin.

Notamment, Databricks, un concurrent dans l'écosystème des données, adopte une approche similaire. Suite à son acquisition de MosaicML, l'entreprise a introduit des modèles ouverts et amélioré des outils pour développer des applications d'IA générative. Récemment, Databricks a acquis Lilac, une startup d'IA spécialisée dans l'analyse et le perfectionnement des données non structurées pour la formation à l'IA.

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