Together AI ist ein Cloud-Dienstanbieter, der eine Plattform für die Entwicklung und Ausführung von Modellen der künstlichen Intelligenz anbietet, mit besonderem Fokus auf großen Sprachmodellen und generativer KI. Das Unternehmen bietet Zugang zu GPU-Clustern und einer Reihe von Software-Tools, die den Prozess des Trainierens, Feinabstimmens und Bereitstellens von Modellen optimieren sollen. Zu den Angeboten gehören die Open-Source-Modellreihe RedPajama, die als transparente und zugängliche Alternativen zu proprietären Systemen dienen soll.
Die Plattform basiert auf den Prinzipien offener Forschung und Reproduzierbarkeit und zielt darauf ab, die Eintrittsbarrieren für Organisationen und Forscher im Bereich des maschinellen Lernens zu senken. Durch die Kombination von roher Rechenleistung mit einem verwalteten Software-Stack versucht Together AI, die Komplexität der Infrastrukturverwaltung zu bewältigen, die die KI-Entwicklung oft behindert. Der Ansatz des Unternehmens hat es als bedeutenden Akteur in der wettbewerbsintensiven Landschaft der KI-Cloud-Dienste positioniert, zu der auch große Anbieter wie Amazon Web Services, Azure und Google Cloud gehören.
Geschichte und Gründung
Together AI wurde 2022 von einer Gruppe von Forschern und Ingenieuren mit Hintergründen in künstlicher Intelligenz und verteilten Systemen gegründet. Das Gründungsteam umfasste Personen, die zuvor bei prominenten Technologieunternehmen und Forschungseinrichtungen gearbeitet hatten und Erfahrung in groß angelegtem Modelltraining und -bereitstellung mitbrachten. Das Unternehmen entstand aus dem Wunsch, eine kollaborativere und offenere Umgebung für die KI-Entwicklung zu schaffen, im Gegensatz zu der zunehmend geschlossenen Natur einiger führender KI-Labore.
Die erste Finanzierungsrunde wurde 2022 abgeschlossen, mit Investitionen von Risikokapitalfirmen und bekannten Persönlichkeiten der Tech-Branche. Diese frühe Unterstützung ermöglichte es dem Unternehmen, mit dem Aufbau seiner Cloud-Infrastruktur und der Entwicklung seiner ersten Software-Tools zu beginnen. Bis Anfang 2023 hatte Together AI seine öffentliche Plattform gestartet, die Zugang zu GPU-Clustern und einer Reihe von Open-Source-Modellen bietet.
RedPajama-Modelle
Einer der bedeutendsten Beiträge von Together AI ist das RedPajama-Projekt, eine Initiative zur Schaffung vollständig quelloffener großer Sprachmodelle. Das Ziel des Projekts ist es, Modelle bereitzustellen, die nicht nur kostenlos nutzbar sind, sondern auch transparent in ihren Trainingsdaten und ihrer Methodik. Dies steht im Gegensatz zu vielen kommerziellen Modellen, bei denen die Trainingsdaten und internen Abläufe oft proprietär sind.
Der RedPajama-Datensatz wurde im April 2023 veröffentlicht und umfasst über 1,2 Billionen Token an Textdaten. Dieser Datensatz wurde entwickelt, um die Zusammensetzung der Daten zu replizieren, die zum Trainieren von OpenAIs GPT-3 verwendet wurden, und stützt sich auf Quellen wie Bücher, Wikipedia und Webseiten. Die Veröffentlichung dieses Datensatzes war ein wichtiger Schritt zur Demokratisierung des Zugangs zu hochwertigen Trainingsdaten für große Modelle.
Nach der Veröffentlichung des Datensatzes führte Together AI die RedPajama-INCITE-Modellfamilie ein. Diese Modelle, die in Größen von 3 bis 7 Milliarden Parametern erhältlich sind, wurden auf dem RedPajama-Datensatz trainiert. Sie wurden unter einer offenen Lizenz verfügbar gemacht, die sowohl Forschungs- als auch kommerzielle Nutzung erlaubt. Die Modelle zeigten wettbewerbsfähige Leistungen bei verschiedenen Benchmarks und bewiesen, dass Open-Source-Modelle in bestimmten Aufgaben mit proprietären Modellen konkurrieren konnten.
Cloud-Plattform und Infrastruktur
Das Kernprodukt von Together AI ist seine Cloud-Plattform, die Benutzern bedarfsgerechten Zugang zu Hochleistungsrechenressourcen bietet. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von GPU-Typen, einschließlich derer von AMD und NVIDIA, sodass Benutzer Hardware auswählen können, die am besten ihren Bedürfnissen und ihrem Budget entspricht. Diese Flexibilität ist ein wichtiges Verkaufsargument, da sie kosteneffizientes Experimentieren und Skalieren ermöglicht.
Die Plattform umfasst einen verwalteten Trainingsdienst, der den Prozess des Trainierens großer Modelle vereinfacht. Benutzer können ihre Modellarchitektur und Trainingsparameter angeben, und die Plattform übernimmt die zugrunde liegende Infrastruktur, einschließlich verteiltem Training über mehrere GPUs. Diese Abstraktion reduziert die technische Belastung für Forscher und Entwickler und ermöglicht es ihnen, sich auf das Modelldesign zu konzentrieren, anstatt auf die Clusterverwaltung.
Für die Inferenz bietet Together AI einen Bereitstellungsdienst an, der es Benutzern ermöglicht, ihre trainierten Modelle mit minimalem Setup in der Produktion auszuführen. Der Dienst umfasst Funktionen wie automatische Skalierung und Lastverteilung, um sicherzustellen, dass Anwendungen unterschiedliche Verkehrsmengen bewältigen können. Die Plattform unterstützt auch Feinabstimmung, sodass Benutzer vortrainierte Modelle an spezifische Domänen oder Aufgaben anpassen können.
Software und Tools
Über die rohe Infrastruktur hinaus bietet Together AI eine Reihe von Software-Tools, die den KI-Entwicklungsworkflow verbessern sollen. Diese Tools umfassen Bibliotheken für Modellparallelismus, die ein effizientes Training sehr großer Modelle ermöglichen, die die Speicherkapazität einer einzelnen GPU überschreiten. Das Unternehmen hat zu Open-Source-Projekten in diesem Bereich beigetragen, wie etwa den PyTorch-basierten Bibliotheken für verteiltes Training.
Die Plattform integriert auch gängige Frameworks wie Transformer-Architekturen und Deep-Learning-Bibliotheken, um Kompatibilität mit bestehenden Workflows zu gewährleisten. Benutzer können Standardtools wie die Transformers-Bibliothek von Hugging Face nutzen, um Modelle zu laden und zu verwenden, die auf Together AI gehostet werden. Diese Interoperabilität ist entscheidend für die Akzeptanz, da sie es Teams ermöglicht, ihren vorhandenen Code mit minimalen Änderungen zu migrieren.
Together AI hat auch eine eigene Inferenz-Engine entwickelt, die für geringe Latenz und hohen Durchsatz optimiert ist. Diese Engine ist darauf ausgelegt, große Modelle effizient zu bedienen und die Kosten pro Token für Benutzer zu senken. Das Unternehmen behauptet signifikante Leistungsverbesserungen gegenüber generischen Serving-Lösungen, was es zu einer attraktiven Option für Anwendungen mit Echtzeitanforderungen macht.
Open-Source-Beiträge
Together AI ist ein starker Befürworter von Open-Source-KI, und seine Beiträge gehen über die RedPajama-Modelle hinaus. Das Unternehmen hat mehrere Software-Bibliotheken und Tools unter Open-Source-Lizenzen veröffentlicht, um der breiteren KI-Gemeinschaft zu nutzen. Dazu gehören Dienstprogramme für Datenverarbeitung, Modellbewertung und Trainingsoptimierung.
Das Unternehmen beteiligt sich auch an kollaborativen Forschungsbemühungen und veröffentlicht Papiere und technische Berichte zu Themen im Zusammenhang mit groß angelegtem Modelltraining. Diese Forschung wird oft in Partnerschaft mit akademischen Institutionen wie dem Stanford AI Lab und Berkeley AI Research durchgeführt. Durch das Teilen seiner Erkenntnisse trägt Together AI zur kollektiven Wissensbasis des Feldes bei.
Ein bemerkenswerter Beitrag ist die FlashAttention-Bibliothek, die in Zusammenarbeit mit Forschern des Stanford AI Lab entwickelt wurde. FlashAttention ist ein effizienter Aufmerksamkeitsmechanismus, der den Speicherverbrauch reduziert und das Training für Transformer-Modelle beschleunigt. Diese Bibliothek wurde in der KI-Gemeinschaft weitgehend übernommen und ist zu einem Standardbestandteil vieler Trainingspipelines geworden.
Wettbewerbslandschaft
Together AI operiert in einem stark wettbewerbsintensiven Markt und steht vor Herausforderungen sowohl von etablierten Cloud-Anbietern als auch von spezialisierten KI-Startups. Große Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services, Azure und Google Cloud bieten ihre eigenen KI-Dienste an, einschließlich verwalteter Machine-Learning-Plattformen und vortrainierter Modelle. Diese Anbieter haben den Vorteil einer riesigen Infrastruktur und bestehender Kundenbasen.
Zu den spezialisierten Wettbewerbern gehören Groq, SambaNova und Graphcore, die sich auf die Entwicklung kundenspezifischer Hardware und Software für KI-Workloads konzentrieren. Diese Unternehmen zielen oft auf Hochleistungs-Inferenz und -Training ab und bieten Alternativen zu traditionellen GPU-basierten Systemen. Together AI differenziert sich durch seinen Schwerpunkt auf Open-Source-Modelle und seine benutzerfreundliche Plattform.
Das Unternehmen steht auch im Wettbewerb mit anderen Open-Source-Modellanbietern wie AI21 Labs und Inflection AI. Die einzigartige Kombination aus Cloud-Infrastruktur und Modellentwicklung hebt Together AI jedoch hervor. Das Unternehmen strebt danach, eine Komplettlösung für Organisationen zu sein, die kundenspezifische KI-Lösungen entwickeln und bereitstellen möchten.
Anwendungen und Anwendungsfälle
Die Plattform von Together AI wird in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen eingesetzt. Im Gesundheitssektor nutzen Organisationen die Plattform, um Modelle für medizinische Textanalyse und diagnostische Unterstützung zu entwickeln. Die Fähigkeit, Modelle auf proprietären Daten fein abzustimmen, ist in dieser Domäne besonders wertvoll, da Datenschutz von größter Bedeutung ist.
In der Finanzbranche hilft Together AI Unternehmen, Modelle für Betrugserkennung, Risikobewertung und algorithmischen Handel zu entwickeln. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht es diesen Organisationen, große Datenmengen zu verarbeiten und Modelle in Echtzeit bereitzustellen. Die Open-Source-Natur der Modelle ermöglicht auch eine größere Transparenz und Prüfbarkeit, was für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wichtig ist.
Für Startups und Forschungseinrichtungen bietet Together AI einen zugänglichen Einstiegspunkt in die groß angelegte KI-Entwicklung. Das Pay-as-you-go-Preismodell ermöglicht es Teams, ohne erhebliche Vorabinvestitionen zu experimentieren. Diese Demokratisierung des Zugangs ist ein Kernbestandteil der Mission des Unternehmens und ermöglicht einer breiteren Palette von Stimmen, zur KI-Innovation beizutragen.
Zukünftige Richtungen
Mit Blick auf die Zukunft expandiert Together AI weiterhin seine Plattform- und Modellangebote. Das Unternehmen investiert in Forschung, um die Effizienz und Fähigkeiten großer Sprachmodelle zu verbessern, mit einem Fokus auf die Reduzierung der Rechenkosten für Training und Inferenz. Dies umfasst die Erforschung von Techniken wie Modell-Pruning und Quantisierung, die Modelle kleiner und schneller machen können, ohne signifikanten Leistungsverlust.
Das Unternehmen arbeitet auch daran, seine Unterstützung für multimodale Modelle zu verbessern, die sowohl Text als auch Bilder verarbeiten können. Dies ist ein Bereich wachsenden Interesses in der KI-Gemeinschaft, mit Anwendungen in Bereichen wie Computer Vision und Robotik. Durch die Erweiterung seiner Fähigkeiten strebt Together AI danach, an der Spitze der generativen KI-Revolution zu bleiben.
Ab 2024 hat sich Together AI als Schlüsselakteur im KI-Cloud-Markt etabliert, mit einer wachsenden Kundenbasis und einem starken Ruf für Open-Source-Beiträge. Der anhaltende Erfolg des Unternehmens wird von seiner Fähigkeit abhängen, zu innovieren und sich an die sich schnell entwickelnde Landschaft der künstlichen Intelligenz anzupassen.