Databricks adquiere MosaicML y su IA generativa por $1.3 mil millones

Databricks anunció el lunes que MosaicML se unirá a su familia en un acuerdo de $1.3 mil millones y proporcionará su "fábrica" para construir modelos de inteligencia artificial generativa propietarios. Las empresas pueden utilizar IA como esta para aliviar los temores de violaciones de propiedad intelectual.

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Índice de Contenido
  1. Por qué Databricks eligió a MosaicML
  2. ¿Qué es Databricks?
  3. Por qué Databricks planea un futuro lleno de IA privada
  4. ¿Quiénes son los competidores de MosaicML?
  5. Más noticias de la cumbre Databricks + AI

Por qué Databricks eligió a MosaicML

MosaicML fue la elección correcta para la adquisición de Databricks porque tiene la "fábrica más fácil de usar del mercado", dijo Ali Ghodsi, CEO y cofundador de Databricks, en la cumbre Databricks + AI el martes. También citó una cultura empresarial similar y competitiva como una razón por la cual MosaicML encajaba bien.

La adquisición aún está en proceso de aprobación regulatoria; se espera que el acuerdo se cierre a finales de julio. Databricks tendrá más información sobre cómo los productos de entrenamiento e inferencia de IA de MosaicML se integrarán con el software de Databricks después de que se haya completado ese proceso, según dijo Ghodsi.

¿Qué es Databricks?

Databricks ofrece principalmente almacenamiento de datos y software de gestión de datos para organizaciones empresariales, así como migración de plataformas de datos y análisis de datos. Databricks tiene asociaciones con AWS y otros grandes proveedores de software empresarial y software como servicio.

Por qué Databricks planea un futuro lleno de IA privada

Ghodsi señaló que su empresa utilizará los recursos de MosaicML para proporcionar "fábricas" donde los clientes puedan construir y entrenar LLMs según sus propias especificaciones. Esto significa que las empresas no tendrán que desembolsar conexiones de interfaz de programación de aplicaciones ni compartir datos propietarios con nadie más que use el modelo; esto último se ha convertido en una preocupación para las empresas que utilizan ChatGPT o Google Bard. Los clientes de Databricks podrán elegir entre las familias Dolly y MPT o construir una IA generativa personalizada en uno de los modelos existentes.

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La elección entre modelos de IA de código cerrado o de código abierto es la batalla en la mente de todos hoy en día, dijo Ghodsi. Databricks se encuentra firmemente del lado del código abierto.

"Creemos que es mejor para todos si hay una investigación abierta sobre la comprensión de estos modelos", dijo Ghodsi durante una sesión de preguntas y respuestas en la cumbre. "Es importante que comprendamos sus fortalezas, debilidades, sesgos, etc."

Los clientes quieren controlar su propia propiedad intelectual y mantener sus datos protegidos, dijo Ghodsi.

¿Quiénes son los competidores de MosaicML?

La competencia en el área de entrenamiento de IA es intensa; MosaicML compite con NVIDIA, OpenAI, Anthropic y Google. El lunes, NVIDIA anunció una asociación con Snowflake para agregar la plataforma de desarrollo de LLM NVIDIA NeMo y la computación acelerada por GPU de NVIDIA a Snowflake Data Cloud.

Más noticias de la cumbre Databricks + AI

Cuatro actualizaciones importantes salieron de la cumbre Databricks + AI:

  • Delta Lake, el marco de almacenamiento de código abierto, ahora estará disponible en la versión 3.0, que agrega Universal Format (UniForm), Kernel para conectores Delta y Liquid Clustering data layouts para un acceso más fácil.
  • LakehouseIQ es una inteligencia artificial de chat en lenguaje natural que se ejecuta en el catálogo Databricks Unity.
  • Lakehouse AI es un conjunto de herramientas para LLMs en la plataforma de datos Lakehouse.
  • Lakehouse Federation es una herramienta para unificar la arquitectura de datos previamente fragmentada en malla de datos.

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