admin 
Ketvirtadienį slapta atsirado dirbtinio intelekto laboratorija, pavadinta „Fundamental“, siūlanti naują pagrindinį modelį senai problemai išspręsti: kaip gauti įžvalgų iš didžiulių įmonių sukurtų struktūrizuotų duomenų kiekių. Sujungdama senas nuspėjamojo AI sistemas su šiuolaikiškesniais įrankiais, bendrovė mano, kad gali pakeisti tai, kaip didelės įmonės analizuoja savo duomenis.
„Nors LLM puikiai dirba su nestruktūriniais duomenimis, pvz., tekstu, garsu, vaizdo įrašu ir kodu, jie neveikia gerai su struktūriniais duomenimis, pvz., lentelėmis“, – „TechCrunch“ sakė generalinis direktorius Jeremy Fraenkel. „Su savo modeliu Nexus sukūrėme geriausią pagrindą tokio tipo duomenims apdoroti.
Idėja jau sulaukė didelio investuotojų susidomėjimo. Bendrovė kyla iš slapto 255 mln. USD finansavimo ir 1,2 mlrd. USD vertės. Didžiąją jos dalį sudaro neseniai 225 mln. USD vertės A serijos turas, kuriam vadovavo Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures ir Salesforce Ventures; „Hetz Ventures“ taip pat dalyvavo A serijoje, kurią finansavo „Perplexity“ generalinis direktorius Aravind Srinivas, „Brex“ įkūrėjas Henrique Dubugras ir „Datadog“ generalinis direktorius Olivier Pomel.
„Fundamental“ Nexus, vadinamas didelės lentelės modeliu (LTM), o ne didelės kalbos modeliu (LLM), daugeliu reikšmingų būdų skiriasi nuo šiuolaikinės AI praktikos. Modelis yra deterministinis – tai yra, jis pateiks tą patį atsakymą kiekvieną kartą, kai bus užduotas tam tikras klausimas, ir nepasikliauja transformatoriaus architektūra, kuri apibrėžia modelius iš daugumos šiuolaikinių AI laboratorijų. „Fundamental“ tai vadina pagrindiniu modeliu, nes jame atliekami įprasti išankstinio mokymo ir tobulinimo žingsniai, tačiau rezultatas labai skiriasi nuo to, ką klientas gautų bendradarbiaudamas su „OpenAI“ ar „Anthropic“.
Šie skirtumai yra svarbūs, nes „Fundamental“ siekia naudojimo atvejo, kai šiuolaikiniai AI modeliai dažnai šlubuoja. Kadangi transformatoriumi pagrįsti AI modeliai gali apdoroti tik tuos duomenis, kurie yra jų konteksto lange, jiems dažnai kyla problemų dėl itin didelių duomenų rinkinių – pavyzdžiui, analizuojant skaičiuoklę su milijardais eilučių. Tačiau toks didžiulis struktūrizuotas duomenų rinkinys yra įprastas didelėse įmonėse, sukuriantis didelę galimybę modeliams, galintiems valdyti mastą.
Kaip mato Fraenkel, tai yra didžiulė „Fundamental“ galimybė. Naudodama „Nexus“, bendrovė gali pritaikyti šiuolaikines didelių duomenų analizės technologijas, pasiūlydama ką nors galingesnio ir lankstesnio nei šiuo metu naudojami algoritmai.
„Dabar galite turėti vieną modelį visoms naudojimo atvejams, todėl dabar galite labai išplėsti naudojamų atvejų skaičių“, – sakė jis „TechCrunch“. „Ir kiekvienu iš šių naudojimo atvejų gaunate geresnį našumą nei tai, ką kitu atveju galėtumėte padaryti su duomenų mokslininkų armija.”
Šis pažadas jau atnešė daugybę aukšto lygio sutarčių, įskaitant septynių skaitmenų sutartis su „Fortune 100“ klientais. Bendrovė taip pat užmezgė strateginę partnerystę su AWS, kuri leis AWS vartotojams įdiegti „Nexus“ tiesiai iš esamų egzempliorių.
