Fundamental разработала новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать ценную информацию из огромных объемов структурированных данных, генерируемых предприятиями. — techcrunch.com
AI-лаборатория Fundamental вышла из тени в четверг, предложив новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать ценную информацию из огромных объемов структурированных данных, генерируемых предприятиями. Объединяя старые системы предиктивного ИИ с более современными инструментами, компания считает, что сможет изменить подход крупных предприятий к анализу своих данных.
«Хотя LLM отлично справляются с неструктурированными данными, такими как текст, аудио, видео и код, они плохо работают со структурированными данными, например, таблицами», — сказал генеральный директор Джереми Френкель изданию TechCrunch. «С помощью нашей модели Nexus мы создали лучшую базовую модель для обработки такого типа данных».
Эта идея уже вызвала значительный интерес у инвесторов. Компания выходит из тени, получив $255 млн финансирования при оценке в $1,2 млрд. Большая часть этих средств приходится на недавний раунд серии А на сумму $225 млн, который возглавили Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures и Salesforce Ventures; Hetz Ventures также участвовала в раунде серии А, а ангельское финансирование поступило от генерального директора Perplexity Аравинда Шриниваса, соучредителя Brex Энрике Дубуграса и генерального директора Datadog Оливье Помеля.
Nexus от Fundamental, называемая Large Tabular Model (LTM), а не Large Language Model (LLM), отличается от современных ИИ-решений рядом существенных особенностей. Модель детерминирована, то есть она будет давать одинаковый ответ каждый раз при ответе на заданный вопрос, и не полагается на архитектуру трансформера, которая определяет модели большинства современных ИИ-лабораторий. Fundamental называет ее базовой моделью, поскольку она проходит обычные этапы предварительного обучения и дообучения, но результат получается принципиально иным, чем тот, который клиент получил бы при партнерстве с OpenAI или Anthropic.
Эти отличия важны, поскольку Fundamental нацелена на сценарии использования, где современные ИИ-модели часто терпят неудачу. Поскольку ИИ-модели на основе трансформеров могут обрабатывать только данные в пределах своего контекстного окна, они часто испытывают трудности с анализом чрезвычайно больших наборов данных — например, при анализе электронной таблицы с миллиардами строк. Но такие огромные структурированные наборы данных распространены в крупных предприятиях, что создает значительную возможность для моделей, способных справляться с такими масштабами.
Как видит ситуацию Френкель, это огромная возможность для Fundamental. Используя Nexus, компания может применить современные методы к анализу больших данных, предлагая нечто более мощное и гибкое, чем используемые в настоящее время алгоритмы.
«Теперь у вас может быть одна модель для всех ваших сценариев использования, поэтому вы можете значительно расширить количество сценариев, которые вы решаете», — сказал он TechCrunch. «И по каждому из этих сценариев вы получаете лучшую производительность, чем могли бы достичь с армией специалистов по данным».
Это обещание уже привело к заключению ряда громких контрактов, включая семизначные контракты с клиентами из списка Fortune 100. Компания также заключила стратегическое партнерство с AWS, которое позволит пользователям AWS развертывать Nexus непосредственно из существующих экземпляров.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Russell Brandom