パリのAIスタートアップである"Mistral AI"が$6Bの評価額で$600Mを調達交渉中との報道

Mistral AIが$6Bの評価額で約$600Mを調達するための交渉を行なっているとWall Street Journal(WSJ)が報じた。General CatalystとLightspeed Venture Partnersが最大の出資者になると予想されています。

このニュースは、情報筋がMistralが$5Bの評価額で新たな資金調達を目指しているとThe Informationに語ってからまだ1ヶ月も経っていません。この2つの金額の差は、The Informationの報道以降、Mistralの資金調達に対する投資家の関心が高まっていることを示しているのかもしれません。

パリを拠点とするMistralは昨年4月に設立され、その後8ヶ月間で約$500Mを調達しました。直近の資金調達ラウンドは12月に発表された$415Mの投資で、評価額は$2Bでした。

Mistralの評価額の3倍になると予想されることは、投資家が同社の成長見込みを楽観視する理由をさらに見つけたことを示唆しています。2月に最初の有料製品を発売した同社は、収益の勢いが強いのかもしれません。あるいは、予想される評価額の急上昇は、Mistralの製品開発におけるまだ未公開の技術的マイルストーンを反映しているのかもしれません。

同社はこれまで、先月デビューした大規模言語モデル(LLM)のMixtral 8x22Bを筆頭に、3つのオープンソース・ニューラルネットワークをリリースしています。LLMは、AIモデルを比較するための一般的なベンチマークテストであるMMLUで、77.75％の問題に正解しました。これは、Metaの新しいLlama 3 LLMの最新版が達成した79.5％のスコアをわずかに下回るものです。

問題のLlama 3エディションには700億のパラメータが含まれています。Mixtral 8x22Bは、その約2倍のパラメータを持つが、プロンプト応答を生成するために起動するパラメータは390億に過ぎません。これはLLMのハードウェア使用量を大幅に削減し、推論コストを下げることになります。

Mixtral 8x22Bの効率性は、いわゆる「Mixture of experts」アーキテクチャを採用していることに起因します。この設計に基づくLLMは、それぞれが異なる一連のタスクに最適化された複数の小さなニューラルネットワークで構成されています。プロンプトを受け取ると、Mixtral 8x22Bは答えを生成するのに最適なニューラルネットワークだけをアクティブにし、残りは休止状態にしておきます。

Mistralは、Mistral Largeを筆頭とする有償のクラウドベースのLLMコレクションも提供しています。このモデルには、他のアプリケーションでタスクを実行できる、いわゆる関数呼び出し機能が含まれています。開発者には、Mistral Largeの出力をJSONファイル形式にパッケージ化するオプションもあります。

Mistralが新たに調達しようとしている資金は、より高性能なLLMの追加開発に充てられる可能性があります。ライバルのOpenAIの製品戦略から察するに、同社が動画生成などのタスクにLLM以外のモデルを導入する可能性もあります。

Mistralはすでに言語モデル分野以外への展開を始めています。有償製品のひとつであるMistral Embedは、テキストをエンベッディング、つまりニューラルネットワークが生データよりも処理しやすい数学的構造に変換するように設計されたAIです。このモデルは、エンベッディングを作成するための最も人気のあるオープンソースツールの1つであるfastTextのより高性能な代替品として位置づけられています。