Trajectory keräsi 45 miljoonaa dollaria demokratisoimaan tekoälymallien koulutusta ei-teknisille käyttäjille

Kuva: TechCrunch · Lähde

Trajectory on kerännyt 45 miljoonan dollarin rahoituksen mahdollistamaan yrityksille tekoälymallien jatkuvan parantamisen ilman teknistä asiantuntemusta; alusta automatisoi palautteeseen perustuvan uudelleenkoulutuksen ja pyrkii tekemään erikoistuneen tekoälyn saavutettavaksi ja edulliseksi.

Trajectory, Google DeepMindin ja Applen entisten tutkijoiden perustama yksivuotias tekoälystart-up, ilmoitti äskettäin 45 miljoonan dollarin A-sarjan rahoituskierroksesta, joka arvostaa yrityksen 300 miljoonaan dollariin. Kierrosta johti Sequoia Capital, ja siihen osallistuivat Nvidia, Bessemer Venture Partners sekä Bain Capital Ventures. Trajectory tavoittelee tapaa muuttaa yritysten tekoälymallien räätälöintiä erikoistuneisiin tehtäviin yksinkertaistamalla uudelleenkoulutusprosessia ei-teknisille käyttäjille.

Nykyiset tekoälyn perustamallit, kuten OpenAI:n ja Anthropicin kehittämät tai avoimen lähdekoodin vaihtoehdot, eivät yleensä opi virheistään ilman lisäkoulutusta. Yritykset turvautuvat usein kalliisiin erikoistuneisiin insinööreihin tai sisäisiin tutkimusryhmiin hienosäätääkseen malleja tiettyihin aloihin, kuten oikeustieteeseen ja rahoitukseen. Trajectoryn alusta automatisoi jatkuvan oppimisen – menetelmän, jossa tekoälymallit paranevat ajan myötä oppimalla suoraan käyttäjien sovelluksista kerättävästä palautteesta.

Liittämällä olemassa oleva avoimen lähdekoodin tekoälymalli Trajectoryn alustaan yritykset voivat kerätä suorituskykytietoja ja mahdollistaa järjestelmän toistuvan mallin uudelleenkoulutuksen. Tämä lähestymistapa auttaa eri alojen asiantuntijoita, kuten lakimiehiä ja lääkäreitä, parantamaan tekoälymallin suoritusta alakohtaisissa tehtävissä itsenäisesti, vähentäen erittäin erikoistuneiden teknisten työntekijöiden tarvetta ja nopeuttaen käyttöönottoa.

Asiakkaat kuten Harvey ja Rogo ovat jo käyttäneet Trajectoryn teknologiaa mallien jälkikouluttamiseen, mikä mahdollistaa tekoälyn toimimisen kokeneiden ammattilaisten tavoin oppimalla erityisistä tehtävistä, kuten standardoitujen oikeudellisten sopimusten tarkastamisesta tai toimialakohtaisten arvostusmenetelmien soveltamisesta. Muita asiakkaita ovat Decagon, Mercor ja Nvidia. Trajectory on hiljattain tehnyt jälkikoulutusalustansa julkisesti saataville.

Yrityksen perustajat korostavat ihmisen osallistumisen merkitystä koulutuksen sykliin turvallisuuden ja hallinnan ylläpitämiseksi, erottaen työnsä autonomisesta rekursiivisesta itsensä parantamisesta, joka voisi arvaamattomasti muuttaa tekoälyn käyttäytymistä. Perustajatiimi yhdistää syvällisen teknisen asiantuntemuksen ja vahvan käyttäjäystävällisen suunnittelun painotuksen yhdistääkseen kehittyneet tekoälykoulutustekniikat käytännön liiketoimintasovelluksiin.

Trajectory kilpailee kasvavien start-up-yritysten, kuten Thinking Machines Lab, Tinker, Applied Compute ja Prime Intellect, kanssa, jotka kaikki keskittyvät tekoälymallien erikoistamisen ja koulutuksen automatisointiin tai yksinkertaistamiseen. Yrityksen johto, kokemus huippuluokan tekoälytutkimuslaboratorioista sekä painotus saavutettavuuteen ja suunnitteluun ovat keskeisiä erottautumistekijöitä tällä nopeasti kehittyvällä markkinalla.

Tämä kehitys merkitsee merkittävää askelta kohti tekoälyn räätälöinnin demokratisointia, jolloin organisaatiot ilman laajaa teknistä resurssia voivat tehokkaasti hyödyntää ja personoida tekoälykykyjä ainutlaatuisiin toiminnallisiin tarpeisiinsa, mikä voi muokata tekoälyn käyttöönoton tulevaisuuden maisemaa eri toimialoilla.