Together AI是一家云服务提供商，提供开发和运行人工智能模型的平台，特别专注于大型语言模型和生成式AI。该公司提供GPU集群访问权限以及一套旨在简化模型训练、微调和部署流程的软件工具。其产品包括RedPajama系列开源模型，旨在作为专有系统的透明且可访问的替代方案。
该平台建立在开放研究和可复现性的原则之上，旨在降低组织和研究人员进入机器学习领域的门槛。通过将原始计算能力与托管软件栈相结合，Together AI力求解决常常阻碍AI开发的基础设施管理复杂性。该公司的做法使其在AI云服务的竞争格局中成为显著参与者，该领域包括亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云等主要提供商。
历史与创立
Together AI由一群具有人工智能和分布式系统背景的研究人员和工程师于2022年创立。创始团队包括曾在知名科技公司和研究机构工作过的个人，他们在大规模模型训练和部署方面拥有丰富经验。该公司源于对创建更具协作性和开放性的AI开发环境的渴望，与一些领先AI实验室日益封闭的性质形成对比。
首轮融资于2022年完成，投资来自风险投资公司和知名科技行业人士。这一早期支持使公司得以开始建设其云基础设施并开发初始软件工具。到2023年初，Together AI已推出其公共平台，提供GPU集群访问权限和一系列开源模型。
RedPajama模型
Together AI最重要的贡献之一是RedPajama项目，这是一项创建完全开源大型语言模型的倡议。该项目旨在提供不仅免费使用，而且训练数据和方法论透明的模型。这与许多商业模型形成对比，后者的训练数据和内部运作通常是专有的。
RedPajama数据集于2023年4月发布，包含超过1.2万亿个文本数据令牌。该数据集旨在复现用于训练OpenAI的GPT-3的数据构成，来源包括书籍、维基百科和网页。该数据集的发布是民主化获取大型模型高质量训练数据的重要一步。
在数据集发布之后，Together AI推出了RedPajama-INCITE模型系列。这些模型提供从30亿到70亿参数的规模，基于RedPajama数据集进行训练。它们以开放许可证发布，允许研究和商业使用。这些模型在各种基准测试中表现出有竞争力的性能，表明开源模型在某些任务中可以与专有模型相媲美。
云平台与基础设施
Together AI的核心产品是其云平台，为用户提供按需访问高性能计算资源的能力。该平台支持多种GPU类型，包括来自AMD和英伟达的产品，允许用户选择最适合其需求和预算的硬件。这种灵活性是一个关键卖点，因为它能够实现成本效益高的实验和扩展。
该平台包括一项托管训练服务，简化了训练大型模型的过程。用户可以指定其模型架构和训练参数，平台则处理底层基础设施，包括跨多个GPU的分布式训练。这种抽象减少了研究人员和开发者的技术负担，使他们能够专注于模型设计而非集群管理。
对于推理，Together AI提供一项部署服务，允许用户以最少的设置在生产环境中运行其训练好的模型。该服务包括自动扩展和负载均衡等功能，确保应用程序能够处理不同级别的流量。该平台还支持微调，使用户能够将预训练模型适应特定领域或任务。
软件与工具
除了原始基础设施，Together AI还提供一套旨在增强AI开发工作流程的软件工具。这些工具包括用于模型并行性的库，能够高效训练超出单个GPU内存容量的超大型模型。该公司在这一领域为开源项目做出了贡献，例如基于PyTorch的分布式训练库。
该平台还与Transformer架构和深度学习库等流行框架集成，确保与现有工作流程的兼容性。用户可以利用Hugging Face的Transformers库等标准工具来加载和使用托管在Together AI上的模型。这种互操作性对采用至关重要，因为它允许团队以最少的更改迁移现有代码。
Together AI还开发了自己的推理引擎，针对低延迟和高吞吐量进行了优化。该引擎旨在高效服务大型模型，降低用户的每令牌成本。该公司声称其性能比通用服务解决方案有显著提升，使其成为具有实时要求的应用程序的有吸引力的选择。
开源贡献
Together AI是开源AI的坚定支持者，其贡献不仅限于RedPajama模型。该公司以开源许可证发布了多个软件库和工具，旨在惠及更广泛的AI社区。这些包括数据处理、模型评估和训练优化的实用程序。
该公司还参与合作研究，发表关于大规模模型训练相关主题的论文和技术报告。这项研究通常与学术机构合作进行，如斯坦福AI实验室和伯克利AI研究。通过分享其发现，Together AI为该领域的集体知识库做出了贡献。
一个值得注意的贡献是FlashAttention库，这是与斯坦福AI实验室的研究人员合作开发的。FlashAttention是一种高效的注意力机制，可减少内存使用并加速Transformer模型的训练。该库已被AI社区广泛采用，成为许多训练流程中的标准组件。
竞争格局
Together AI在一个高度竞争的市场中运营，面临来自既有云提供商和专门AI初创公司的挑战。亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌云等主要云平台提供自己的AI服务，包括托管机器学习平台和预训练模型。这些提供商拥有庞大基础设施和现有客户群的优势。
专门竞争对手包括Groq、SambaNova和Graphcore，它们专注于为AI工作负载开发定制硬件和软件。这些公司通常针对高性能推理和训练，提供传统GPU系统的替代方案。Together AI通过强调开源模型和用户友好平台来差异化自身。
该公司还面临其他开源模型提供商的竞争，如AI21 Labs和Inflection AI。然而，Together AI将云基础设施和模型开发独特结合，使其脱颖而出。该公司旨在成为寻求构建和部署定制AI解决方案的组织的一站式服务商。
应用与用例
Together AI的平台被广泛应用于各行各业。在医疗保健领域，组织使用该平台开发医学文本分析和诊断支持模型。在此领域，数据隐私至关重要，因此基于专有数据微调模型的能力尤为宝贵。
在金融行业，Together AI帮助公司构建欺诈检测、风险评估和算法交易模型。该平台的可扩展性使这些组织能够处理大量数据并实时部署模型。模型的开源性质还提供了更高的透明度和可审计性，这对监管合规很重要。
对于初创公司和研究机构，Together AI提供了进入大规模AI开发的可访问入口。按需付费的定价模式使团队无需大量前期投资即可进行实验。这种访问的民主化是公司使命的核心部分，使更广泛的声音能够为AI创新做出贡献。
未来方向
展望未来，Together AI继续扩展其平台和模型产品。该公司正在投资研究以提高大型语言模型的效率和能力，重点是降低训练和推理的计算成本。这包括探索模型剪枝和量化等技术，这些技术可以在不显著损失性能的情况下使模型更小更快。
该公司还在加强其对多模态模型的支持，这些模型可以同时处理文本和图像。这是AI社区日益关注的领域，在计算机视觉和机器人等领域有应用。通过扩展其能力，Together AI旨在保持在生成式AI革命的前沿。
截至2024年，Together AI已确立自己为AI云市场的关键参与者，拥有不断增长的客户群和在开源贡献方面的良好声誉。该公司的持续成功将取决于其创新和适应快速演变的人工智能格局的能力。