Hay un cambio en el aire, y parece que las empresas deben pensar en cómo poner en funcionamiento los modelos de lenguajes grandes, pero como con cualquier nueva tecnología avanzada, a menudo es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente para organizaciones menos técnicas.
operaciones aéreas, una startup en etapa inicial, está en el lugar correcto en el momento correcto, ayudando a las empresas a aprovechar estas nuevas capacidades para crear aplicaciones habilitadas para IA sobre grandes modelos de lenguaje. Hoy, la compañía anunció una ronda inicial de $ 7 millones, que en realidad se cerró a principios del año pasado.
El CEO y cofundador de la compañía, Alex Halliday, dice que con el interés reciente en los LLM, existe un desafío para las empresas que intentan involucrarse. “Hay una brecha realmente grande que cerrar entre estas increíbles capacidades con las que la gente puede jugar en cosas como ChatGPT, y luego [applying that] al tipo de desafíos más difíciles en el negocio. Así que estamos creando una plataforma que permite a la gente entrar y crear soluciones personalizadas sobre estos algoritmos que realmente mueven los números en el negocio”, dijo Halliday a TechCrunch.
Actualmente, la empresa ayuda a los clientes a crear aplicaciones sobre tres LLM: GPT-4, GPT-3 y Claude. La idea es ayudar a los usuarios a hacer cosas como automatizar procesos, extraer información de los datos, generar contenido personalizado y realizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural, según la empresa.
Halliday dice que los clientes actuales están buscando formas de aprovechar sus propios datos y contenido junto con LLM para crear contenido nuevo a partir de ese corpus existente o crear una experiencia de IA generativa sobre su software existente.
Una de las principales propuestas de valor de la empresa es ayudar a los clientes a utilizar estos modelos de manera más eficiente y efectiva porque puede resultar costoso. “Lo que es realmente interesante es que puedes usar modelos más grandes para entrenar modelos más pequeños. Entonces, tal vez durante los primeros meses, usaría GPT-4, y eso crearía los resultados de capacitación para luego usar un modelo de código abierto más pequeño que se ha ajustado”, dijo.
Y AirOps puede ayudarlo a seguir esos pasos. “Realmente estamos aprendiendo las recetas y arquitecturas correctas aquí, pero esperamos que con el tiempo el tipo de enfoque de mazo y hervir el océano dé paso a una comprensión más matizada y mejor de cómo aprovechar el menú de opciones. la gente tiene”, dijo.
La empresa se lanzó el año pasado con el objetivo de ayudar a obtener valor de los datos de su organización, pero a medida que los LLM se hicieron públicos, la empresa cambió su enfoque. “Cuando comenzamos a analizar la aplicación de LLM al espacio de datos, nos dimos cuenta de que en realidad una oportunidad mucho mayor era ayudar a las personas a combinar LLM con sus datos para crear aplicaciones y flujos de trabajo personalizados”, dijo. El otoño pasado realmente cambiaron su enfoque a ese enfoque.
La empresa tiene 14 empleados con algunos puestos vacantes. Halliday dice que ve la diversidad en muchas dimensiones, pero su objetivo es construir una base de empleados diversa a medida que construye la empresa, y esto es especialmente cierto dado lo nuevos que son los LLM. “Realmente hemos sido muy abiertos de mente al contratar personas con diferentes antecedentes y diferentes niveles de experiencia”, dijo.
La inversión inicial de $ 7 millones fue dirigida por Wing VC con la participación de Founder Collective, XFund, Village Global, Apollo Projects y Lachy Groom.
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