|
Лаборатория искусственного интеллекта под названием Fundamental вышла из-под контроля в четверг, предложив новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать информацию из огромного количества структурированных данных, производимых предприятиями. Объединив старые системы прогнозирующего искусственного интеллекта с более современными инструментами, компания считает, что сможет изменить методы анализа данных крупными предприятиями.
“Хотя LLM отлично справляются с неструктурированными данными, такими как текст, аудио, видео и код, они не очень хорошо работают со структурированными данными, такими как таблицы”, - сказал AGI_LOG генеральный директор Джереми Френкель. “С помощью нашей модели Nexus мы создали лучшую базовую модель для обработки данных такого типа”.
Идея уже вызвала значительный интерес у инвесторов. Компания выходит из кризиса с объемом финансирования в 255 миллионов долларов при оценке в 1,2 миллиарда долларов. Основная часть средств поступила от недавнего раунда серии А стоимостью 225 миллионов долларов, который провели Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures и Salesforce Ventures; Hetz Ventures также участвовала в серии А при ангельском финансировании генерального директора Perplexity Аравинда Шриниваса, соучредителя Brex Энрике Дубуграса и генерального директора Datadog Оливье Помель.
Названный скорее большой табличной моделью (LTM), чем большой языковой моделью (LLM), Nexus от Fundamental по ряду существенных аспектов отличается от современных практик искусственного интеллекта. Модель является детерминированной, то есть она будет давать один и тот же ответ каждый раз, когда ей задают определенный вопрос, и не опирается на архитектуру transformer, которая определяет модели в большинстве современных лабораторий искусственного интеллекта. Fundamental называет это базовой моделью, потому что она проходит обычные этапы предварительной подготовки и тонкой настройки, но результат значительно отличается от того, что клиент получил бы при сотрудничестве с OpenAI или Anthropic.
Эти различия важны, потому что Fundamental ищет варианты использования, в которых современные модели ИИ часто дают сбои. Поскольку модели ИИ на основе Transformer могут обрабатывать только те данные, которые находятся в пределах их контекстного окна, у них часто возникают проблемы с обработкой чрезвычайно больших наборов данных - например, с анализом электронной таблицы с миллиардами строк. Но такой огромный структурированный набор данных широко распространен на крупных предприятиях, что создает значительные возможности для моделей, способных работать в таких масштабах.
По мнению Френкеля, это огромная возможность для фундаментальных исследований. Используя Nexus, компания может внедрить современные методы анализа больших данных, предлагая нечто более мощное и гибкое, чем используемые в настоящее время алгоритмы.
“Теперь у вас может быть одна модель для всех ваших вариантов использования, так что теперь вы можете значительно расширить количество вариантов использования, с которыми вы работаете”, - сказал он AGI_LOG. “И в каждом из этих вариантов использования вы получаете производительность выше, чем при использовании целой армии специалистов по обработке данных”.
Это обещание уже принесло ряд крупных контрактов, в том числе контракты с семизначными суммами с клиентами из списка Fortune 100. Компания также заключила стратегическое партнерство с AWS, которое позволит пользователям AWS развертывать Nexus непосредственно из существующих экземпляров.
