Trajectory obtiene 45 millones de dólares para democratizar el entrenamiento de modelos de IA para usuarios no técnicos

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Trajectory ha recaudado 45 millones de dólares para permitir que las empresas mejoren continuamente modelos de IA sin necesidad de experiencia técnica, usando una plataforma que automatiza el reentrenamiento basado en retroalimentación, con el objetivo de hacer la IA especializada accesible y asequible.

Trajectory, una startup de IA con un año de existencia fundada por exinvestigadores de Google DeepMind y Apple, anunció recientemente una ronda de financiamiento Serie A de 45 millones de dólares que valora la empresa en 300 millones de dólares. La ronda fue liderada por Sequoia Capital e incluyó la participación de Nvidia, Bessemer Venture Partners y Bain Capital Ventures. Trajectory busca transformar la forma en que las empresas adaptan modelos de IA para tareas especializadas simplificando el proceso de reentrenamiento para usuarios no técnicos.

Los modelos base de IA actuales, como los desarrollados por OpenAI y Anthropic o alternativas de código abierto, generalmente no aprenden de sus errores sin un entrenamiento adicional. Las empresas a menudo dependen de ingenieros especializados costosos o equipos de investigación internos para ajustar estos modelos en campos específicos como derecho y finanzas. La plataforma de Trajectory automatiza el aprendizaje continuo, un método que permite a los modelos de IA mejorar con el tiempo aprendiendo de la retroalimentación continua recopilada directamente de las aplicaciones de los usuarios.

Al conectar un modelo de IA de código abierto existente a la plataforma de Trajectory, las empresas pueden recopilar datos de desempeño y permitir que el sistema reentrene el modelo de forma iterativa. Este enfoque ayuda a expertos en varios dominios, incluidos abogados y médicos, a mejorar el rendimiento de los modelos de IA en tareas específicas del dominio de forma autónoma, reduciendo la necesidad de personal técnico altamente especializado y acelerando el despliegue.

Clientes como Harvey y Rogo ya han utilizado la tecnología de Trajectory para post-entrenar modelos de IA, permitiéndoles actuar más como profesionales experimentados aprendiendo de tareas específicas, como revisar contratos legales estandarizados o aplicar métodos de valoración específicos de la industria. Otros clientes incluyen Decagon, Mercor y Nvidia. Recientemente, Trajectory ha hecho pública su plataforma de post-entrenamiento.

Los fundadores de la empresa destacan la importancia de la participación humana en el ciclo de entrenamiento para mantener la seguridad y el control, distinguiendo su trabajo de los enfoques de auto-mejora recursiva autónoma que podrían alterar el comportamiento de la IA de manera impredecible. El equipo fundador combina una profunda experiencia técnica con un fuerte énfasis en el diseño amigable para el usuario para cerrar la brecha entre técnicas sofisticadas de entrenamiento de IA y aplicaciones prácticas para negocios.

Trajectory compite con startups emergentes como Thinking Machines Lab, Tinker, Applied Compute y Prime Intellect, todas enfocadas en automatizar o simplificar la especialización y entrenamiento de modelos de IA. El liderazgo de la empresa, la experiencia proveniente de los principales laboratorios de investigación en IA y su enfoque en accesibilidad y diseño son considerados diferenciadores críticos en este mercado en crecimiento.

Este desarrollo representa un paso significativo hacia la democratización de la personalización de IA, permitiendo que organizaciones sin extensos recursos técnicos aprovechen y personalicen eficazmente las capacidades de IA para sus necesidades operativas únicas, con el potencial de moldear el futuro del despliegue de IA en diversas industrias.