Компания Contextual AI вышла из невидимости и привлекла 20 миллионов долларов начального финансирования для разработки новой волны языковых моделей для корпоративных приложений. Основанная Дуве Кила, технология направлена на решение проблем, ограничивающих внедрение больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT-4, на предприятиях со строгими требованиями к соответствию и управлению.
Несмотря на то, что существующие LLM демонстрируют потенциал для революционных изменений в промышленности, они страдают от таких ограничений, как получение сфабрикованных результатов с высокой степенью достоверности и трудности с изменением своей базы знаний. В результате предприятия могут не решаться внедрять LLM в свою деятельность. Чтобы преодолеть эти препятствия, компания Contextual AI намерена создать новое поколение LLM, которые будут отвечать конкретным потребностям предприятий.
При поддержке таких инвесторов, как Bain Capital Ventures, Lightspeed, Greycroft и SV Angel, целью Contextual AI является разработка решений ИИ, которые больше подходят для компаний, чем потребительские предложения LLM. Для этого Кила и его соучредитель Аманприт Сингх опираются на свой опыт разработки ИИ в Hugging Face и Meta.
Опираясь на исследовательский опыт Килы, который возглавлял работу по расширенному генерированию поиска (RAG) во время работы в Meta, технология направлена на разработку превосходного ИИ, генерирующего текст, для корпоративного использования. По сути, RAG работает путем дополнения LLM внешними источниками, такими как файлы и веб-страницы, чтобы улучшить их производительность.
Когда задается вопрос, RAG, по сути, ищет соответствующие данные в этих внешних источниках, упаковывает информацию с исходным запросом и передает ее в LLM. В свою очередь, он генерирует ответ с учетом контекста, обеспечивая повышенную точность и надежность по сравнению с обычными LLM.
Решая проблемы, связанные с настройкой и атрибуцией в LLM, RAG обещает повысить производительность, избегая необходимости переобучения или тонкой настройки. Теперь можно разрабатывать более компактные и эффективные языковые модели, снижая время ожидания и затраты, обеспечивая при этом комплексное решение для корпоративных требований.
Хотя Contextual AI не одинока в этом стремлении, поскольку другие стартапы, такие как LlamaIndex, также исследуют инъекции данных и подключаемые рамки для LLM, компания утверждает, что у нее есть уникальное преимущество в корпоративном секторе. Хотя в настоящее время Contextual AI еще не получила прибыли, по имеющимся данным, компания ведет переговоры с компаниями из списка Fortune 500 о потенциальных пилотных проектах своей технологии.
Обеспечивая точность, надежность и возможность отслеживания результатов генеративного ИИ, Contextual AI может оказать значительное влияние на принятие и внедрение технологий ИИ на предприятиях. Более того, этот более комплексный подход предлагает конкурентную альтернативу другим компаниям, занимающимся генеративным ИИ и нацеленным на корпоративный рынок.
В отрасли no-code такие платформы, как AppMaster, стимулируют рост, позволяя компаниям с легкостью создавать внутренние, веб- и мобильные приложения. Использование таких решений, как платформы no-code, может помочь снизить затраты и ускорить разработку, особенно по мере того, как генеративный ИИ набирает обороты в корпоративном секторе.
