İşletmelerin üretken yapay zeka teknolojisini kullanmasına yardımcı olacak bir platform oluşturan Palo Alto merkezli bir girişim olan Lamini, aralarında Stanford bilgisayar bilimi profesörü Andrew Ng’nin de bulunduğu yatırımcılardan 25 milyon dolar topladı.
LaminiBirkaç yıl önce Sharon Zhou ve Greg Diamos tarafından ortaklaşa kurulan ilginç bir satış konuşması var.
Zhou ve Diamos, pek çok üretken yapay zeka platformunun fazlasıyla genel amaçlı olduğunu ve şirketlerin ihtiyaçlarını karşılayacak çözümlere ve altyapıya sahip olmadığını savunuyor. Buna karşılık Lamini, sıfırdan işletmeler düşünülerek inşa edildi ve yüksek üretken yapay zeka doğruluğu ve ölçeklenebilirlik sunmaya odaklandı.
Lamini’nin CEO’su Zhou, TechCrunch’a şunları söyledi: “Neredeyse her CEO, CIO ve CTO’nun en büyük önceliği, organizasyonlarında maksimum yatırım getirisi ile üretken yapay zekadan yararlanmaktır.” “Ancak bireysel bir geliştirici için dizüstü bilgisayarda çalışan bir demo elde etmek kolay olsa da, üretime giden yol sağda ve solda başarısızlıklarla doludur.”
Zhou’ya göre pek çok şirket, üretken yapay zekayı iş fonksiyonları genelinde anlamlı bir şekilde benimsemenin önündeki engellerden duyduğu hayal kırıklığını dile getirdi.
Mart ayına göre anket MIT Insights’a göre kuruluşların yalnızca %9’u, %75’i denemiş olmasına rağmen üretken yapay zekayı geniş çapta benimsedi. En büyük engeller, BT altyapısının ve yeteneklerinin eksikliğinden zayıf yönetişim yapılarına, yetersiz becerilere ve yüksek uygulama maliyetlerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Son zamanlarda güvenlik de önemli bir faktördür anket Insight Enterprises’a göre şirketlerin %38’i güvenliğin üretken yapay zeka teknolojisinden yararlanma yeteneklerini etkilediğini söyledi.
Peki Lamini’nin cevabı nedir?
Zhou, model düzenlemeyi, ince ayarı, çalıştırmayı ve eğitimi desteklemek için kullanılan motorlar da dahil olmak üzere, donanımdan yazılıma kadar Lamini’nin teknoloji yığınının “her parçasının” kurumsal ölçekte üretken yapay zeka iş yükleri için optimize edildiğini söylüyor. “Optimize edilmiş” belirsiz bir kelimedir, kabul edilir, ancak Lamini, Zhou’nun “bellek ayarlama” olarak adlandırdığı bir adıma öncülük ediyor; bu, veriler üzerinde bir modeli, o verilerin bazı kısımlarını tam olarak hatırlayacak şekilde eğitme tekniğidir.
Bellek ayarlama, halüsinasyonları, Zhou iddialarını veya bir modelin bir talebe yanıt olarak gerçekleri uydurduğu durumları potansiyel olarak azaltabilir.
Yapay zeka tasarımcısı Nina Wei, “Bellek ayarlama, ince ayar kadar verimli, ancak onun da ötesine geçen, önemli gerçekleri, sayıları ve rakamları içeren özel veriler üzerinde bir modeli eğitmeye yönelik bir eğitim paradigmasıdır, böylece model yüksek hassasiyete sahip olur” dedi. Lamini’de bana e-posta yoluyla şunu söyledi: “Genelleme yapmak veya halüsinasyon görmek yerine herhangi bir önemli bilgiyi ezberleyip tam eşleşmesini hatırlayabiliyor.”
Bunu satın aldığımdan emin değilim. “Hafıza ayarlama” akademik bir terimden çok bir pazarlama terimi gibi görünüyor; bununla ilgili herhangi bir araştırma makalesi yok – en azından ben ortaya çıkarmayı başaramadım. “Hafıza ayarının” denenen/denenen diğer halüsinasyon azaltıcı tekniklerden daha iyi olduğuna dair kanıtları göstermeyi Lamini’ye bırakıyorum.
Neyse ki Lamini’yi farklı kılan tek şey hafıza ayarı değil.
Zhou, platformun hava boşluklu olanlar da dahil olmak üzere yüksek güvenlikli ortamlarda çalışabileceğini söylüyor. Lamini, şirketlerin şirket içi veri merkezlerinden genel ve özel bulutlara kadar çeşitli yapılandırmalarda modelleri çalıştırmasına, ince ayar yapmasına ve eğitmesine olanak tanır. Zhou, uygulamanın veya kullanım durumunun gerektirmesi halinde iş yüklerini “esnek olarak” 1.000’den fazla GPU’ya ulaşacak şekilde ölçeklendirdiğini söylüyor.
Zhou, “Teşvikler şu anda piyasada kapalı kaynak modelleriyle yanlış hizalanmış durumda” dedi. “Amacımız Kontrolü yalnızca birkaç kişinin değil, daha fazla kişinin eline verin; kontrolü en çok önemseyen ve başka birinin sahip olduğu özel verilerden en çok kaybedecek şirketlerden başlayarak.”
Lamini’nin kurucu ortakları, ne olursa olsun yapay zeka alanında oldukça başarılılar. Ayrıca Ng ile ayrı ayrı omuz omuza verdiler ki bu da şüphesiz onun yatırımını açıklıyor.
Zhou daha önce Stanford’da öğretim üyesiydi ve burada üretken yapay zekayı araştıran bir gruba başkanlık ediyordu. Ng’nin danışmanlığında bilgisayar bilimi alanında doktorasını almadan önce Google Cloud’da makine öğrenimi ürün yöneticisi olarak çalışıyordu.
Diamos, yapay zeka modelleri ve donanımı için standart kıyaslamalar oluşturmaya adanmış mühendislik konsorsiyumu MLCommons’un yanı sıra MLCommons kıyaslama paketi MLPerf’in kurucu ortağı oldu. Ayrıca Baidu’da yapay zeka araştırmalarına liderlik etti ve burada Ng’nin baş bilim insanı olduğu sırada onunla çalıştı. Diamos aynı zamanda Nvidia’nın yazılım mimarıydı. CUDA takım.
Kurucu ortakların sektör bağlantıları, Lamini’ye bağış toplama cephesinde bir adım atmış gibi görünüyor. Ng’ye ek olarak, Figma CEO’su Dylan Field, Dropbox CEO’su Drew Houston, OpenAI kurucu ortağı Andrej Karpathy ve – tuhaf bir şekilde – lüks ürünler devi LVMH’nin CEO’su Bernard Arnault, Lamini’ye yatırım yaptı.
AMD Ventures aynı zamanda First Round Capital ve Amplify Partners gibi bir yatırımcı (Diamos’un Nvidia kökleri göz önüne alındığında biraz ironik). AMD erkenden devreye girerek Lamini’ye veri merkezi donanımı sağladı ve bugün Lamini çalışıyor modellerinin çoğu AMD Instinct GPU’larda endüstri trendini altüst ediyor.
Lamini, iş yüküne bağlı olarak model eğitimi ve çalıştırma performansının Nvidia eşdeğer GPU’larla aynı seviyede olduğunu iddia ediyor. Bu iddiayı test edecek donanıma sahip olmadığımız için bunu üçüncü taraflara bırakacağız.
Bugüne kadar Lamini, seri başı ve Seri A turlarında 25 milyon dolar topladı (Amplify, Seri A’ya liderlik etti). Zhou, paranın şirketin 10 kişilik ekibini üç katına çıkarmak, bilgi işlem altyapısını genişletmek ve “daha derin teknik optimizasyonlara” yönelik geliştirmeyi başlatmak için harcandığını söyledi.
Google, AWS ve Microsoft (OpenAI ortaklığı aracılığıyla) gibi teknoloji devleri de dahil olmak üzere, Lamini platformunun bazı yönleriyle rekabet edebilecek çok sayıda kurumsal odaklı, üretken yapay zeka sağlayıcısı var. Özellikle Google, AWS ve OpenAI, son aylarda kurumsala agresif bir şekilde destek oluyor ve kolaylaştırılmış ince ayar, özel veriler üzerinde özel ince ayar ve daha fazlası gibi özellikler sunuyor.
Zhou’ya Lamini’nin müşterileri, geliri ve genel pazara açılma ivmesi hakkında sorular sordum. Bu erken dönemde çok fazla bir şey açıklamaya istekli değildi, ancak AMD (AMD Ventures bağlantısı aracılığıyla), AngelList ve NordicTrack’in, açıklanmayan birkaç devlet kurumuyla birlikte Lamini’nin ilk (ödeme yapan) kullanıcıları arasında olduğunu söyledi.
“Hızla büyüyoruz” diye ekledi. “Bir numaralı zorluk müşterilere hizmet etmektir. Sadece gelen talebi karşılayabildik çünkü sular altında kaldık. Üretken yapay zekaya olan ilgi göz önüne alındığında, genel teknoloji yavaşlamasında temsili değiliz; abartılı yapay zeka dünyasındaki emsallerimizin aksine, daha çok sıradan bir teknoloji şirketine benzeyen brüt kar marjlarımız ve harcamalarımız var.
Amplify’ın genel ortağı Mike Dauber şunları söyledi: “İşletmelerde üretken yapay zeka için büyük bir fırsat olduğuna inanıyoruz. Çok sayıda yapay zeka altyapı şirketi olmasına rağmen Lamini, kurumun sorunlarını ciddiye alan ve kuruluşların özel verilerinin muazzam değerini ortaya çıkarmalarına yardımcı olan ve aynı zamanda en katı uyumluluk şartlarını bile karşılayan bir çözüm yaratan gördüğüm ilk şirkettir. ve güvenlik gereksinimleri.”
genel-24