Thinking Machines, стартап у сфері штучного інтелекту, заснований колишньою виконавчою директоркою OpenAI Мірою Мураті, представив свій перший продукт — Tinker. Це API для навчання, яке надає організаціям повний контроль над навчанням та доопрацюванням моделей, тоді як компанія займається управлінням основною інфраструктурою.
З Tinker Thinking Machines приєднується до зростаючої кількості компаній, які створюють інструменти для швидшого і менш затратного навчання та впровадження моделей, з більшим контролем у порівнянні з великими постачальниками, такими як OpenAI чи Anthropic. У недавньому прес-релізі компанія зазначила, що її місія полягає в наданні можливості більше людям займатися дослідженнями на передових моделях і налаштовувати їх під власні потреби.
Запуск продукту відбувся через кілька місяців після отримання компанією 2 мільярдів доларів у рамках одного з найбільших раундів стартового фінансування в історії ШІ. До цього часу про розробки компанії було відомо мало.
Усе про Tinker
Згідно з оголошенням компанії, Tinker дозволяє доопрацьовувати різноманітні великі та малі моделі з відкритими вагами. Доопрацьовування полягає в адаптації існуючої моделі до конкретного завдання, наприклад, виявлення шахрайства або аналізу транзакцій, без необхідності в повному перенавчанні.
На сьогоднішній день цей процес залишається одною з найдорогоцінніших і найскладніших задач у сфері ШІ. Навчання великих моделей часто потребує тисячі графічних процесорів, тижнів безперервної роботи та значної підготовки даних. Навіть використовуючи відкриті моделі, багато організацій не мають інфраструктури, необхідного програмного забезпечення або бюджету для управління навчальним процесом.
Tinker розроблений для вирішення цих проблем. Він забезпечує виконання важкої роботи, пов’язаної з навчанням ШІ: розподіл навантаження, управління обчислювальними ресурсами та підтримання надійності. Цей підхід знімає великі оперативні бар’єри для невеликих дослідницьких команд, стартапів і розробників з підприємств, які хочуть адаптувати відкриті моделі для своїх даних.
Платформа працює з системами відкритих ваг, які є моделями, опублікованими для загального доступу і які можна модифікувати або покращувати. На відміну від патентованих послуг ШІ від компаній, таких як OpenAI або Anthropic, моделі з відкритими вагами не стягують плату за використання і не обмежують налаштування. Однак їх зазвичай потрібно значно налаштовувати, що є перешкодою, яку Tinker прагне подолати, автоматизуючи більшу частину налаштування і надаючи масштабовану інфраструктуру.
Tinker використовує техніку, відому як низькорівнева адаптація, яка оновлює лише частину параметрів моделі, а не перенавчає всю систему. Це дозволяє організаціям досягати подібної точності за менші витрати і з меншою вимогою до обчислювальних потужностей.
У рецензії, опублікованій Forbes, продукт був охарактеризований як “корисний, хоча й не революційний”. У статті зазначалося, що хоча Tinker не змінить індустрію кардинально, його цінність полягає в зменшенні витрат і складності навчання спеціалізованих систем штучного інтелекту.
Tinker також включає Tinker Cookbook, набір готових шаблонів для пост-тренування. Ранні тестувальники з Принстона, Стенфорда, Берклі та Redwood Research використовували його для експериментів у математичних дослідженнях, хімії та навчанні з підкріпленням.
Thinking Machines зазначила, що Tinker перебуває на стадії приватного бетатестування з безкоштовним пробним періодом під час запуску. Ціна за використання буде введена після того, як сервіс стане відкритим для загального доступу.