Contextual AI is uit zijn schuilplaats gekomen en heeft 20 miljoen dollar aan startkapitaal opgehaald voor de ontwikkeling van de volgende golf taalmodellen voor bedrijfstoepassingen. De technologie, die mede is opgericht door Douwe Kiela, is gericht op het oplossen van problemen die de toepassing van grote taalmodellen (LLM's) zoals OpenAI's GPT-4 beperken voor bedrijven met strikte compliance- en governance-eisen.
Hoewel bestaande LLM's het potentieel hebben om een revolutie in de industrie teweeg te brengen, hebben ze te kampen met beperkingen zoals het produceren van gefabriceerde resultaten met een hoge betrouwbaarheid en moeilijkheden bij het aanpassen van hun kennisbank. Als gevolg daarvan aarzelen bedrijven om LLM's in hun activiteiten te implementeren. Om deze belemmeringen weg te nemen, wil Contextual AI een nieuwe generatie LLM's creëren die tegemoetkomen aan specifieke bedrijfsbehoeften.
Gesteund door investeerders als Bain Capital Ventures, Lightspeed, Greycroft en SV Angel heeft Contextual AI als doel om AI-oplossingen te ontwikkelen die geschikter zijn voor bedrijven dan consumentgerichte LLM-aanbiedingen. Daartoe vertrouwen Kiela en zijn medeoprichter Amanpreet Singh op hun achtergrond in AI-ontwikkeling bij Hugging Face en Meta.
De technologie is gebaseerd op de onderzoekservaring van Kiela, die bij Meta leiding gaf aan retrieval augmented generation (RAG), en is gericht op de ontwikkeling van een superieure tekstgenererende AI voor zakelijk gebruik. In essentie werkt RAG door LLM's uit te breiden met externe bronnen, zoals bestanden en webpagina's, om hun prestaties te verbeteren.
Wanneer een vraag wordt gesteld, zoekt RAG naar relevante gegevens in deze externe bronnen, verpakt de informatie in de oorspronkelijke vraag en geeft deze door aan een LLM. Dit genereert op zijn beurt een contextbewust antwoord, dat nauwkeuriger en betrouwbaarder is dan conventionele LLM's.
Door de problemen rond aanpassing en toekenning in LLM's aan te pakken, belooft RAG betere prestaties, terwijl de noodzaak voor hertraining of fijnafstelling wordt omzeild. Er kunnen nu kleinere, efficiëntere taalmodellen worden ontwikkeld, waardoor de latentie en de kosten omlaag gaan en tegelijkertijd een geïntegreerde oplossing voor bedrijfsbehoeften wordt geboden.
Hoewel Contextual AI niet alleen staat in dit streven, omdat andere startups zoals LlamaIndex ook data-injecties en plug-in frameworks voor LLM's onderzoeken, beweert het bedrijf een uniek voordeel te hebben in de bedrijfssector. Hoewel Contextual AI op dit moment nog geen inkomsten genereert, is het naar verluidt in gesprek met Fortune 500-bedrijven voor mogelijke proefprojecten met zijn technologie.
Door ervoor te zorgen dat de output van generatieve AI accuraat, betrouwbaar en traceerbaar is, heeft Contextual AI de potentie om een significante impact te hebben op de adoptie en inzet van AI-technologie in bedrijven. Bovendien biedt deze meer geïntegreerde aanpak een concurrerend alternatief voor andere generatieve AI-bedrijven die zich op de bedrijfsmarkt willen richten.
In de no-code industrie zorgen platforms zoals AppMaster voor groei door bedrijven in staat te stellen om eenvoudig backend-, web- en mobiele applicaties te bouwen. Het omarmen van oplossingen zoals no-code platforms kan helpen de kosten te verlagen en de ontwikkeling te versnellen, vooral nu generatieve AI terrein wint in de bedrijfssector.
