Martian

Martianは、トランスフォーマーをプログラムに変換することでAIツールの構築を可能にし、その仕組みをより深く理解することを目指す企業です。彼らの最初のツールであるモデルルーターは、クエリを最適な言語モデルにリアルタイムでルーティングし、個別プロバイダーよりも高いパフォーマンスと低いコストを実現します。このツールは、モデルを重要なプロパティを維持したまま新しいフォーマットに変換するモデルマッピングのアプローチに基づいています。モデルをより大きなモデルにマッピングしたり、ベクトル空間に埋め込んだりすることで、実行せずにインサイトを得て、パフォーマンスを予測できます。

主な機能:

1. モデルルーター: モデルルーターはクエリをリアルタイムで最も適切な言語モデルにルーティングします。

2. 高いパフォーマンス: アプリケーションでモデルチームを使用すると、単一の言語モデル alone よりも高いパフォーマンスを実現できます。

3. 低コスト: モデルルーターは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、より手頃な価格のモデルを選択することでコストを節約します。

4. GPT-4を超える: OpenAIの評価スイート(openai/evals)で、モデルルーターはタスクの91.8%でGPT-4を上回り、パフォーマンスを最適化する場合に平均20%のコストを削減します。

5. モデルマッピング: Martianのアプローチには、重要なプロパティを維持しながらモデルを新しいフォーマットにマッピングすることが含まれます。

6. モデルの理解: モデルマッピングにより、ニューロン内のさまざまな機能を分離し、より疎で理解しやすいモデルを作成することで、AIモデルの動作をより深く理解できます。

7. モデルの埋め込み: モデルをベクトル空間に埋め込むことで、実行せずに特定のプロンプトに対するパフォーマンスを予測できます。

8. トランスフォーマーをプログラムに変換する: トランスフォーマーをプログラムにマッピングすることで、開発者はコードを理解するために使用されるツールを適用して、AIモデルをより深く理解できます。

ユースケース:

1. モデル間の効率的なルーティング: モデルルーターは、複数の言語モデルが利用可能なアプリケーションで使用できます。これにより、クエリ要件に基づいて最適なルーティングを実現し、全体的なシステムパフォーマンスを低コストで向上させることができます。

2. パフォーマンス要件に応じたコスト最適化: AIモデルの導入を検討している企業は、モデルルーターを使用して、パフォーマンス要件を満たす最もコスト効率の高いモデルを選択し、大幅なコスト削減を実現できます。

3. モデル理解の向上: モデルマッピング手法を適用して、AIモデルをより深く理解し、研究者や開発者がその動作をより効果的に分析および解釈できるようにします。

Martianのモデルルーターは、モデルマッピング技術を活用して、AIアプリケーションで高いパフォーマンスと低コストを実現する画期的なツールです。Martianは、モデルマッピングを通じて言語モデルの仕組みを理解することで、真に素晴らしいAIツールを構築することを目指しています。これは、人工知能の理解を深め、新しいタイプのAIインフラストラクチャを実現する強力なツールを作成するという彼らの旅の始まりに過ぎません。各ブレークスルーで、彼らはAIを完全に理解し、知能の堅牢な理論を開発することに近づいています。