Los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 de OpenAI están de moda en estos días, debido a su capacidad incomparable para analizar y generar texto. Pero para las organizaciones que buscan aprovechar los LLM para tareas específicas, por ejemplo, escribir textos publicitarios con el estilo de una marca, su naturaleza generalista puede convertirse en una responsabilidad.
Cuando las instrucciones se vuelven demasiado precisas, incluso los mejores LLM tienen dificultades para ser coherentes. Afinar o reducir el alcance de un LLM es una solución. Pero a menudo es un desafío desde un punto de vista técnico, sin mencionar que es costoso.
Motivado por encontrar una manera más fácil, un equipo de investigadores de DeepMind, Google, Baidu y Meta fundó Reka, que salió del sigilo hoy con 58 millones de dólares. DST Global Partners y Radical Ventures lideraron el tramo con la participación del socio estratégico Snowflake Ventures, junto con una cohorte de inversionistas ángeles que incluía al ex director ejecutivo de GitHub, Nat Friedman.
Reka, con sede en San Francisco, es una creación de Dani Yogatama, Cyprien de Masson, Qi Liu Head y Yi Tay. Mientras trabajaban en sistemas de inteligencia artificial, incluidos AlphaCode y Bard de DeepMind, los cuatro cofundadores dicen que se dieron cuenta de que no era práctico esperar que se implementara un LLM grande para todos los casos de uso posibles.
“Entendemos el poder transformador de la IA y nos gustaría llevar los beneficios de esta tecnología al mundo de manera responsable”, dijo Yogatama a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Reka es una empresa de investigación y productos que desarrolla modelos para beneficiar a la humanidad, las organizaciones y las empresas”.
El primer producto comercial de Reka, Yasa, no cumple con esas elevadas ambiciones. Pero ejemplifica el enfoque inicial de la startup. Yendo más allá del texto, Yasa es un “asistente” de IA multimodal capacitado para comprender imágenes, videos y datos tabulares además de palabras y frases. Se puede usar para generar ideas y responder preguntas básicas, dice Yogatama, así como obtener información de los datos internos de una empresa.
De esta manera, Yasa, que se encuentra en beta cerrada, no es diferente a modelos como GPT-4, que también pueden comprender texto e imágenes. Pero el giro es que Yasa se puede personalizar fácilmente para datos y aplicaciones propietarios.
“Nuestra tecnología permite que las empresas se beneficien del progreso en LLM de una manera que satisfaga sus restricciones de implementación sin requerir un equipo interno de ingenieros expertos en inteligencia artificial”, dijo Yogatama.
Yasa es solo el comienzo. A continuación, Reka planea centrar su atención en la IA que puede aceptar y generar incluso más tipos de datos y mejorar continuamente, manteniéndose actualizado sin necesidad de volver a capacitarse.
Con ese fin, solo disponible para clientes selectos por ahora, Reka también brinda un servicio para adaptar los LLM que desarrolló a conjuntos de datos personalizados o de propiedad de la empresa. Los clientes pueden ejecutar los modelos “destilados” en su propia infraestructura oa través de la API de Reka, según las restricciones de la aplicación y el proyecto.
Cabe señalar que Reka no es la única startup que persigue modelos más adecuados para casos de uso empresarial. Writer permite a los clientes ajustar los LLM en sus propias guías de estilo y contenido. Contextual AI y LlamaIndex, que recientemente emergieron de la clandestinidad, están desarrollando herramientas para permitir que las empresas agreguen sus propios datos a los LLM existentes. Y Cohere capacita a los LLM según las especificaciones de los clientes.
Para no quedarse atrás, los titulares como OpenAI ahora ofrecen herramientas para ajustar modelos y conectarlos a Internet y otras fuentes para garantizar que permanezcan actualizados.
Pero el argumento de venta de Reka convenció a uno de los primeros clientes (e inversores), Snowflake, que se asoció con la startup para permitir que los clientes de Snowflake implementaran Yasa desde sus cuentas. Appen, la empresa de análisis de big data, también anunció recientemente que está trabajando con Reka para crear aplicaciones basadas en modelos multimodales personalizadas para la empresa.
Rob Toews, socio de Radical Ventures, dijo lo siguiente cuando se le preguntó por qué invirtió en Reka:
“Lo que hace que Reka sea único es cómo ofrece a todas las empresas el poder y el potencial de un LLM sin tener que hacer muchas concesiones”, dijo Toews por correo electrónico. “Los modelos Yasa destilados de Reka mantienen los datos dentro de la empresa, son increíblemente eficientes en términos de costo y energía y no requieren equipos de investigación costosos que construyan modelos desde cero. Si cada negocio se convierte en un negocio de ‘IA’, la ambición de Reka es darle a cada uno de esos negocios su propio modelo de base de calidad de producción”.
Yogatama dice que Reka, que actualmente no está generando ingresos, usará su financiación hasta la fecha para adquirir poder de cómputo de Nvidia y construir un equipo de negocios.
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