Databricksがオープンな大規模言語モデルである「DBRX」をリリースしました！
こちらの記事ではDBRXの特徴や利用法について解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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Databricksとは
Databricksは、主にビッグデータ分析と生成AIに着目したサービスを提供しており、Lakehouse、Apache Spark、Delta Lake、MLflowなどの開発者によって2013年に設立されたアメリカの技術企業です。今回のDBRXリリースにより、Databricksは人工知能技術の分野でもその影響力を拡大しています。
DBRXの特徴
ここではDBEXの特徴と開発プロセスについて解説します！
DBRXの特徴は1320億パラメータを持つ大規模なAIモデルであり、Mixture of Experts（MoE）技術を採用しています。このモデルは、トレーニング速度と計算効率の面で特に優れており、言語理解、プログラミング、数学、ロジックといった分野で、既存のAIモデルよりも高いパフォーマンスを発揮します。そのため、DBRXは多様な応用分野での利用が期待されています。また、DBRXの開発は最先端のハードウェアと大量のデータを活用して行われました。具体的には、3072基のNVIDIA H100を使用し、3.2TbpsのInfinibandで接続されたシステム上で3カ月にわたりトレーニングが実施されました。このプロセスには、パブリックデータソースとライセンスされたデータが使用され、人間によるフィードバックを取り入れて品質と安全性の向上が図られましたそうです。このトレーニングプロセスにより、DBRXは信頼性と効率性を高めています。
色々難しいことをお伝えしてきましたが、グラフを見て分かる通り、今までの生成AIよりすごい機能が盛り込まれています！
利用方法
ここからは実際にどのように使うかを解説します！
DatabricksはDBRXの基本モデル「BRX Base」と、特定のタスクに最適化された「DBRX Instruct」の二つのバージョンをHugging Faceを通じて提供しています。こちらは研究目的や商業目的で自由に利用できます。また、Databricksプラットフォームを使用して、ユーザー独自のデータに基づいたカスタムモデルの開発も可能なため、ビジネスの幅広い分野での応用が期待されます。
ご自身で使用する際には、Databricks MarketplaceからDBRXモデルをダウンロードし、自社のインフラストラクチャー上でプライベートにホスティングすることができます。さらに、Databricksの従量課金制プランを利用して「Databricks Mosaic AI Foundation Model API」を通じてモデルにアクセスし、すぐに使用を開始することも可能です。ただ、この際の注意点としては、少なくとも4基のNVIDIA H100を搭載したPCやサーバが必要です。
まとめ
いかがだったでしょうか？
DBRXの登場は、研究とビジネスの分野において新たな変化をもたらす可能性があります。
今後もDBRXの動向に着目していきましょう！
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