AWS представила открытые модели искусственного интеллекта Mistral для улучшения Amazon Bedrock.

В важном событии на рынке облачных серверов, Донни Пракосо, главный разработчик-адвокат Amazon Web Services (AWS), анонсировал новое партнерство с французским стартапом Mistral в недавнем блоге. Это сотрудничество предоставляет открытые крупные языковые модели (LLM) для Amazon Bedrock — управляемого сервиса AWS для приложений генеративного ИИ, запущенного в прошлом году. В ближайшее время в сервис будут интегрированы две модели от Mistral: Mistral 7B и Mixtral 8x7B, дата запуска пока не оглашена.

Преимущества моделей Mistral для клиентов AWS:

Пракосо выделил несколько ключевых преимуществ моделей Mistral:

- Mistral 7B: Эта модель, спроектированная для эффективности, требует минимального объема памяти, обеспечивая при этом надежную производительность. Она подходит для различных задач, включая суммирование текста, классификацию, дополнение и генерацию кода.

- Mixtral 8x7B: Более продвинутая модель использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) и отлично справляется с суммированием текста, ответами на вопросы, классификацией текста, дополнением текста и генерацией кода на нескольких языках, включая английский, французский, немецкий, испанский и итальянский. Ранее признанная лучшей открытой LLM в мире, производительность Mixtral 8x7B недавно была поднята на новый уровень моделью Smaug-72B.

Причины интеграции Mistral в Amazon Bedrock:

Решение AWS интегрировать модели Mistral в Amazon Bedrock основывается на нескольких ключевых факторах:

1. Баланс стоимости и производительности: Модели Mistral предлагают выгодное сочетание доступности и высокой производительности, что делает их идеальными для разработчиков и организаций, ищущих экономические решения в сфере генеративного ИИ.

2. Быстрая скорость вывода: Оптимизированные для низкой задержки и высокой пропускной способности, модели Mistral обеспечивают эффективное масштабирование в производственных средах, улучшая пользовательский опыт.

3. Прозрачность и настраиваемость: Приверженность Mistral к прозрачности и кастомизации помогает организациям соответствовать нормативным требованиям и адаптировать модели под конкретные нужды.

4. Доступность: Модели Mistral, ориентированные на широкую аудиторию, упрощают интеграцию функций генеративного ИИ в приложения различных организаций.

Эта стратегическая интеграция позволяет AWS предложить широкий ассортимент моделей ИИ, что соответствует последним шагам конкурентов, таких как Microsoft, которая добавила модели Llama от Meta в Azure AI Studio. Кроме того, AWS продолжает инвестировать в другого поставщика ИИ, Anthropic, разрабатывая при этом собственные модели генеративного ИИ.