Last Updated on 2024-06-28 07:26 by admin
Googleは、エンタープライズ顧客がアプリを構築する際の自由度を高めるため、AIプラットフォームVertex AIに第三者製のモデルを追加している。
AnthropicのClaude 3.5 SonnetをVertex AIに統合した数日後、Googleは7月にMistral Small、Mistral Large、Mistral Codestralのサポートを追加すると発表した。
開発者は、Vertex AI Model Gardenを通じてこれらにアクセスできるようになる。Googleは、Vertexプラットフォームが組織にとって最適なツールとモデルを持つことを目指している。
同社は、自社のGeminiモデルが全ての人の第一選択になるわけではないと認識しており、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetを含むより人気のあるLLM（大規模言語モデル）をサポートしている。
Mistralの人気モデルを含めることで、Vertex AIの顧客に別の選択肢を提供する。この夏、AIプロバイダーの小規模言語モデル、大規模言語モデル、またはコード生成LLMから選択できるようになる。
GoogleとMistralの提携はこれが初めてではなく、2023年にはMistral-7BがVertex AI Notebooksにネイティブに統合された。しかし、今回はNotebooksの外で、すべての開発者が迅速にアクセスできるようMistral Small、Large、Codestralが利用可能になる。
これは、今月初めに6億4000万ドルの資金調達を行ったMistralにとって良い勝利であり、AIカテゴリーで信頼されるベンダーとしての地位を強化している。
【編集者追記】用語解説
- Vertex AI：
Google Cloudが提供する機械学習プラットフォームです。データの準備から、モデルのトレーニング、デプロイ、管理まで、機械学習の全工程をサポートします。 - Model Garden：
Vertex AI上で提供される、事前トレーニング済みのAIモデルのコレクションです。様々なタスクに対応したモデルが用意されており、開発者は必要に応じて選択し、カスタマイズできます。 - Anthropic：
人工知能の研究開発を行うアメリカの企業で、Claude AIの開発元です。倫理的なAI開発を重視しています。 - Mistral AI：
フランスのAIスタートアップ企業で、高性能な言語モデルを開発しています。オープンソースモデルの提供にも力を入れています。
【参考リンク】
Google Cloud Vertex AI（外部）
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【ニュース解説】
Googleが、企業顧客がアプリケーションを構築する際の選択肢を広げるために、自社のAIプラットフォームであるVertex AIに第三者製のモデルを追加しています。この動きは、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetを統合した直後に発表され、Mistral Small、Mistral Large、Mistral Codestralのサポートが7月に追加される予定です。これらのモデルは、Vertex AI Model Gardenを通じて開発者がアクセスできるようになります。
この取り組みは、Googleが自社のAIプラットフォームを、さまざまなニーズに対応できる柔軟性の高いツールとして位置づけたいという意向を示しています。Google自身のGeminiモデルだけでなく、他社製の人気モデルもサポートすることで、顧客にとってより魅力的な選択肢を提供しようとしています。特に、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetのような、競合他社を凌駕するとされるモデルの統合は、Googleのプラットフォームが最先端のAI技術を提供する場としての地位を強化するものです。
MistralのモデルがVertex AIに追加されることは、開発者にとって小規模から大規模、さらにはコード生成に特化した大規模言語モデル（LLM）まで、幅広い選択肢を提供します。これにより、アプリケーション開発の柔軟性が高まり、より複雑で高度な機能を持つアプリケーションの開発が可能になると考えられます。
また、GoogleとMistralの間の提携は新しいものではありませんが、今回の統合により、Mistralのモデルがより広範囲の開発者にとってアクセスしやすくなります。これは、Mistralにとっても大きな勝利であり、同社がAI分野での信頼されるプレイヤーとしての地位をさらに確固たるものにすることに寄与するでしょう。
このような第三者製モデルの統合は、AI技術の発展と普及において重要な役割を果たします。開発者が容易にアクセスできる多様なモデルを提供することで、イノベーションの加速が期待されます。しかし、異なるモデル間での互換性やセキュリティの確保など、技術的な課題も存在します。また、これらのモデルを使用する際には、倫理的な観点からの検討も必要になるでしょう。長期的には、このような統合がAI技術の発展方向性にどのような影響を与えるか、注目されます。