Un laboratorio de inteligencia artificial llamado Fundamental surgió de manera sigilosa el jueves para ofrecer un nuevo modelo subyacente para resolver un viejo problema: cómo extraer información de las grandes cantidades de datos estructurados que generan las empresas. La compañía cree que al combinar sistemas más antiguos de IA predictiva con herramientas más modernas, puede remodelar la forma en que las grandes empresas analizan los datos.
«LLM es excelente para procesar datos no estructurados como texto, audio, video y código, pero no es muy bueno para procesar datos estructurados como tablas», dijo el director ejecutivo Jeremy Fraenkel a TechCrunch. «Con nuestro modelo Nexus, construimos el mejor modelo subyacente para procesar ese tipo de datos».
La idea ya ha despertado un gran interés entre los inversores. La compañía está saliendo del sigilo después de recaudar 255 millones de dólares en financiación con una valoración de 1.200 millones de dólares. La mayor parte proviene de una reciente ronda Serie A de 225 millones de dólares liderada por Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures y Salesforce Ventures. Hetz Ventures también participó en la Serie A, con financiación ángel del director ejecutivo de Perplexity, Aravind Srinivas, el cofundador de Brex, Henrique Dubugras, y el director ejecutivo de Datadog, Olivier Pomel.
Nexus de Fundamental, llamado modelo tabular a gran escala (LTM) en lugar de modelo de lenguaje a gran escala (LLM), se aparta de las prácticas modernas de IA en varios aspectos importantes. Este modelo es definitivo. Esto significa que recibirás la misma respuesta cada vez que te hagan una pregunta en particular. Tampoco depende de la arquitectura de transformador que define los modelos modernos de laboratorio de IA. En Fundamental, lo llamamos modelo fundamental porque seguimos los pasos habituales de capacitación previa y ajuste, pero los resultados son muy diferentes de los que obtienen nuestros clientes cuando se asocian con OpenAI o Anthropic.
Estas diferencias son importantes porque Fundamental persigue casos de uso en los que los modelos modernos de IA suelen fallar. Debido a que los modelos de IA basados en Transformer solo pueden procesar datos dentro de la ventana contextual, a menudo tienen problemas para inferir conjuntos de datos muy grandes (por ejemplo, cuando analizan hojas de cálculo con miles de millones de filas). Sin embargo, este tipo de grandes conjuntos de datos estructurados son comunes en las grandes empresas, lo que crea enormes oportunidades para modelos que pueden escalarse.
Según Frankel, se trata de una gran oportunidad para los fundamentos. Nexus permite a la empresa llevar la última tecnología al análisis de big data, ofreciendo más potencia y flexibilidad que los algoritmos que se utilizan actualmente.
«Ahora que podemos usar un modelo para todos los casos de uso, podemos ampliar significativamente la cantidad de casos de uso en los que trabajamos», dijo a TechCrunch. «Y en cada uno de estos casos de uso, se obtiene un mejor rendimiento del que se podría lograr con un ejército de científicos de datos».
Esta promesa ya ha dado lugar a una serie de acuerdos de alto perfil, incluidos acuerdos de siete cifras con clientes de Fortune 100. La empresa también tiene una asociación estratégica con AWS que permite a los usuarios de AWS implementar Nexus directamente desde sus instancias existentes.
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