Snowflake数据云扩展多模态大型语言模型（LLMs）功能
在Sridhar Ramaswamy的带领下，Snowflake数据云正在通过整合多模态大型语言模型（LLMs）来提升其能力。该公司与AI初创公司Reka合作，后者由前DeepMind、Google和Meta的研究人员创立，目的是将其专有模型引入Snowflake的数据平台。
这一合作紧随Snowflake与Mistral的合作之后，使得使用数据云的企业能够开发可处理文本、图像和视频的生成AI应用。这一整合为团队从数据集中提取新见解提供了新的可能性。
去年，Snowflake参与了Reka的6000万美元融资轮，但尚未确认是否会通过此次合作加大投资。Snowflake AI产品管理负责人Baris Gultekin表示，公司一直在努力支持合作伙伴和提升客户的创新能力，虽然并未透露具体投资细节。
在Snowflake Cortex中推出Reka Flash和Core
自推出以来，Snowflake致力于成为客户首选的数据基础设施。从最初提供基本数据仓库起，Snowflake逐渐支持多种数据格式和功能，发展成为一个包容各类AI和分析应用的全面数据云。
为了应对蓬勃发展的生成AI领域，Snowflake推出了Cortex，这是一个全面管理的服务，旨在开发LLM应用。Cortex为企业提供了一系列AI构建模块，包括开源的LLM，使其能够在安全的环境下分析数据并针对特定商业需求开发应用。该公司最初专注于情感分析等专用LLM，现已扩展至包括Reka的两个模型：Flash和Core。
Reka Flash是一种前沿模型，拥有210亿个参数，优化性能以与大型模型在语言和视觉基准上相媲美。而Core是Reka的最大模型，性能接近像GPT-4和Gemini Ultra这样的先进模型，目前尚未向公众开放。
Snowflake计划立即将Flash模型整合到Cortex中，而Core模型正在开发中，预计未来将推出。尽管Gultekin未提供时间表，但他表示该模型将很快可用，并提到根据需求可能会增加其他Reka模型。
多模态AI为Snowflake用户带来的好处
通过Cortex与Reka的AI模型的整合，Snowflake用户能够创建能够处理文本、图像和视频的生成AI应用。这一功能支持多种应用，如视频字幕生成、图像标记、生成电子商务产品描述以及图形数据分析。
Gultekin强调了几个潜在应用，包括能够解读图表的聊天机器人，以及利用视频和图像资产为娱乐行业生成市场营销内容。
虽然Gultekin没有透露具体使用Reka模型的公司数量，但他提到已有超过400家企业在利用Cortex及其托管模型开发生成AI应用。这些应用涵盖各个行业，从服务单中识别安全漏洞到改善医疗提供商与保险数据的沟通。
Reka模型的加入将使Cortex中可用的LLM总数增加到12个，近期还包括来自Mistral和Google的模型。
Gultekin形容Snowflake的AI创新进展正处于“超速”阶段，目标是使AI对所有用户都可访问，以迅速推动有意义的商业成果。他暗示将有更多AI进展的公告，直至六月的年会。
“我们的路线图反映了一个原则：有效的AI策略以健全的数据策略为基础——数据是AI的燃料。我们致力于提升生产力、协作和AI与机器学习工作流程的整体效率，所有这些都建立在Snowflake安全可靠的数据基础上，”Gultekin表示。
值得注意的是，数据生态系统中的竞争对手Databricks也在实施类似的方法。在收购MosaicML后，该公司推出了开放模型和改进构建生成AI应用的工具。最近，Databricks还收购了Lilac，一个专注于分析和优化非结构化数据以供AI训练的初创公司。
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