작지만 강력한 새 모델 공개한 Mistral AI

AI 개발에 대한 새로운 접근 방식

이러한 움직임은 강력한 대규모 언어 모델(LLM)을 만들면서도 비용 효율성을 높이려는 경쟁을 심화시킵니다. Mistral Small 3.1은 240억 개의 매개변수만 사용하여 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있다는 점에서 주목할 만합니다. 이는 많은 주요 모델 크기의 일부에 불과하지만 성능 면에서는 여전히 경쟁력을 유지합니다.

Mistral AI는 최근 블로그 게시물에서 몇 가지 주요 개선 사항을 강조했습니다.

• 향상된 텍스트 성능: Mistral Small 3.1은 이전 모델보다 향상된 텍스트 처리 기능을 제공합니다.
• 다중 모드 이해: 이 모델은 텍스트와 이미지 모두에서 정보를 이해하고 처리할 수 있습니다.
• 확장된 컨텍스트 창: 최대 128,000개의 토큰 컨텍스트 창을 자랑하여 더 광범위한 데이터 입력을 처리할 수 있습니다.
• 높은 처리 속도: 초당 150 토큰.

이러한 발전은 Mistral AI의 독특한 접근 방식을 보여줍니다. 일부 경쟁업체처럼 단순히 더 많은 컴퓨팅 성능을 문제에 투입하는 대신 Mistral은 다음에 중점을 둡니다.

• 알고리즘 개선: 모델을 구동하는 기본 알고리즘을 개선합니다.
• 훈련 최적화: 모델을 훈련하는 보다 효율적인 방법을 개발합니다.

이 전략을 통해 더 작은 모델 아키텍처를 최대한 활용하여 AI에 대한 접근성을 높일 수 있습니다.

AI의 민주화

MistralAI 전략의 핵심 이점은 AI 기술 진입 장벽을 낮춘다는 것입니다. 다음과 같이 비교적 적당한 하드웨어에서 실행할 수 있는 강력한 모델을 만듦으로써:

• 단일 RTX 4090 그래픽 처리 장치.
• 32GB RAM을 갖춘 Mac 노트북.

Mistral은 다음과 같은 곳에 고급 AI를 배포할 수 있도록 지원합니다.

• 더 작은 장치.
• 원격 위치.
• 대규모 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 없는 상황.

이 접근 방식은 단순히 모델 크기를 무한정 확장하는 것보다 장기적으로 더 지속 가능할 수 있습니다. 중국의 DeepSeek Ltd.와 같은 다른 회사들이 유사한 전략을 추구함에 따라 AI 분야의 더 큰 업체들도 결국 따라야 할 수 있습니다.

유럽 AI 환경에서 Mistral AI의 부상

Google의 DeepMind와 Meta Platforms의 전직 AI 연구원들이 2023년에 설립한 Mistral AI는 빠르게 유럽 AI 분야의 선두 주자가 되었습니다. 회사는 다음을 수행했습니다.

• 10억 4천만 달러 이상의 자금을 조달했습니다.
• 약 60억 달러의 가치 평가를 받았습니다.

인상적이긴 하지만 이 가치 평가는 여전히 OpenAI의 800억 달러 가치 평가에 비하면 미미합니다. 이는 현재 AI 환경에서 다윗과 골리앗의 역학 관계를 강조합니다.

특화된 AI 모델 포트폴리오 확장

Mistral Small 3.1은 회사의 최근 릴리스 시리즈 중 최신 모델일 뿐입니다. 다른 주목할 만한 모델은 다음과 같습니다.

• Saba: 지난달 출시된 아랍어와 문화를 위해 특별히 설계된 모델입니다.
• Mistral OCR: 이번 달에 출시된 이 특수 모델은 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 PDF 문서를 Markdown 파일로 변환하여 LLM이 더 쉽게 처리할 수 있도록 합니다.

이러한 특수 모델은 다음을 포함하는 Mistral AI의 광범위한 포트폴리오를 보완합니다.

• Mistral Large 2: 회사의 현재 주력 제품입니다.
• Pixtral: 다중 모드 모델입니다.
• Codestral: 코드 생성을 위해 설계된 모델입니다.
• Les Ministraux: 엣지 장치를 위해 고도로 최적화된 모델 제품군입니다.

이러한 다양한 모델은 특정 시장 요구에 맞게 혁신을 조정하는 Mistral AI의 전략을 보여줍니다. Mistral은 OpenAI 및 Google과 전면적으로 경쟁하는 대신 특정 요구 사항을 해결하기 위해 특수 목적 시스템을 만드는 데 집중하고 있습니다.

오픈 소스 협업의 힘

Mistral AI의 오픈 소스에 대한 헌신은 종종 폐쇄적인 독점 모델이 지배하는 업계에서 또 다른 핵심 차별화 요소입니다. 이 전략은 이미 긍정적인 결과를 낳았으며, 이전 경량 모델인 Mistral Small 3을 기반으로 “몇 가지 우수한 추론 모델”이 구축되었습니다. 이는 개방형 협업이 어떤 단일 회사보다 훨씬 빠르게 AI 개발을 가속화할 수 있음을 보여줍니다.

Mistral AI는 모델을 오픈 소스로 공개함으로써 다음과 같은 이점도 얻습니다.

• 확장된 연구 개발: 더 넓은 AI 커뮤니티가 모델 개발 및 개선에 기여할 수 있습니다.
• 혁신 증대: 개방형 액세스는 더 다양한 범위의 애플리케이션과 사용 사례를 촉진합니다.
• 경쟁 우위: 커뮤니티의 집단 지식과 자원을 활용하여 자금 지원이 더 잘 되는 경쟁업체와 경쟁할 수 있습니다.

그러나 오픈 소스 접근 방식은 특히 수익 창출 측면에서 어려움을 겪습니다. Mistral AI는 다음에 집중해야 합니다.

• 특화된 서비스.
• 엔터프라이즈 배포.
• 기본 기술을 활용하고 뚜렷한 이점을 제공하는 고유한 애플리케이션.

접근 가능한 AI의 미래

Mistral AI가 선택한 경로가 최적의 경로인지는 두고 봐야 합니다. 그러나 Mistral Small 3.1은 의심할 여지 없이 중요한 기술적 성과를 나타냅니다. 이는 강력한 AI 모델을 더 작고 효율적인 형태로 패키징하여 더 광범위한 사용자와 애플리케이션에서 액세스할 수 있도록 할 수 있다는 개념을 강화합니다.

Mistral Small 3.1은 다음을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다.

• Hugging Face를 통한 다운로드.
• Mistral의 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해.
• Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼에서.

앞으로 몇 주 안에 다음을 통해서도 액세스할 수 있습니다.

• Nvidia의 NIM 마이크로서비스.
• Microsoft의 Azure AI Foundry.

이러한 광범위한 가용성은 최첨단 AI 기술에 대한 접근성을 민주화하려는 Mistral AI의 노력을 더욱 강조합니다. 효율성, 오픈 소스 협업 및 특수 모델에 대한 회사의 집중은 빠르게 진화하는 인공 지능 세계에서 독특하고 잠재적으로 파괴적인 힘으로 자리매김합니다. Mistral Small 3.1과 같이 더 작고 효율적인 모델의 개발은 AI가 더 널리 보급되고, 접근 가능하며, 더 광범위한 장치 및 애플리케이션에 통합되는 미래를 위한 길을 열 수 있습니다. 이는 의료 및 교육에서 제조 및 엔터테인먼트에 이르기까지 다양한 산업에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. AI 환경이 계속 발전함에 따라 Mistral AI의 전략이 어떻게 전개되고 접근성과 효율성에 대한 집중이 궁극적으로 업계를 재편할지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다.