Mistral запускает открытую модель ИИ с триллионом параметров для усиления контроля в области кибербезопасности

Image: TechCrunch · Source

Компания Mistral выпустила веса своей модели ИИ с триллионом параметров Mistral Large 4, что позволяет организациям внедрять передовые решения ИИ в кибербезопасности с улучшенным контролем и эффективностью.

Французская компания в области искусственного интеллекта Mistral публично опубликовала веса своей открытой модели с триллионом параметров Mistral Large 4 (ML4), также известной как «Le Chonk». Этот релиз даёт правительствам и предприятиям возможность самостоятельно скачивать и развёртывать модель, предоставляя им большую автономию в вопросах защиты кибербезопасности. Веса, являющиеся основными обученными параметрами ИИ, доступны через платформу Hugging Face и API Mistral.

Этот шаг усиливает конкуренцию между разработчиками ИИ с открытыми весами, такими как Mistral, и провайдерами с проприетарными решениями, например OpenAI и Anthropic. Главный исполнительный директор Mistral, Артур Менш, подчёркивает, что ИИ должен служить инструментом расширения возможностей, а не доминирования. Предоставляя открытую модель с весами, Mistral стремится дать организациям возможность контролировать свои данные и обеспечить безопасность ИИ без внешних зависимостей.

Сообщается, что ML4 достигает передовых показателей производительности, требуя при этом значительно меньше вычислительных ресурсов и капитальных вложений по сравнению с закрытыми лабораторными моделями. По сравнению с GLM-5.3 — китайской топовой моделью с открытыми весами, известной в применениях кибербезопасности — ML4 использует на 47% меньше токенов на задачу, что свидетельствует о существенном улучшении эффективности.

Кроме того, ML4 занимает лидирующие позиции среди всех открытых моделей в задачах агентного программирования согласно Coding Agent Index, признанной платформе бенчмаркинга ИИ от Artificial Analysis.

Пьер Сток, вице-президент по науке компании Mistral, объяснил, что публикация весов модели даёт организациям доступ к передовым интеллектуальным возможностям для защиты от кибератак без риска приостановки доступа, который возможен при использовании закрытых моделей. Открытость весов также позволяет развёртывать модель непосредственно в собственной ИТ-среде организации для выявления, координации и реагирования на инциденты безопасности в режиме реального времени.

Сток подчёркивает важность демократизации этой технологии, что позволит широкое внедрение и усиление глобальных экосистем кибербезопасности на фоне роста киберугроз и возможности злоупотребления ИИ противниками. Несмотря на вызовы, связанные с опасными агентами ИИ, он советует взвешенный подход, рассматривая безопасное внедрение ИИ как сложную, но решаемую задачу.

В целом, Mistral Large 4 представляет собой значительный шаг вперёд к открытым, эффективным и управляемым решениям в области кибербезопасности на базе ИИ как для государственного, так и для частного секторов по всему миру.