Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Fundamental вышла из скрытого режима в четверг, представив новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать полезные сведения из огромных объёмов структурированных данных, генерируемых компаниями. Комбинируя проверенные системы прогнозного ИИ с современными инструментами, компания уверена, что может изменить подход крупных предприятий к анализу своей информации.
«Хотя большие языковые модели отлично справляются с неструктурированными данными, такими как текст, аудио, видео и код, они плохо работают со структурированными данными, например, таблицами», — заявил TechCrunch генеральный директор Джереми Френкель. «С нашей моделью Nexus мы создали лучшую базовую модель для обработки именно такого типа данных».
Эта идея уже вызвала значительный интерес у инвесторов. Компания выходит из скрытого режима, привлечённые инвестиции составляют 255 миллионов долларов, а её оценка после финансирования достигла 1,4 миллиарда долларов. Основная часть средств поступила от недавнего раунда финансирования Серии А на 225 миллионов долларов под руководством Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures и Salesforce Ventures; в раунде также участвовали Hetz Ventures и бизнес-ангелы, включая генерального директора Perplexity Аравинда Шриниваса, сооснователя Brex Энрике Дубуграса и генерального директора Datadog Оливье Помеля.
Модель Nexus от Fundamental, называемая крупной табличной моделью (LTM), а не большой языковой моделью (LLM), отличается от современных подходов к ИИ несколькими важными способами. Модель является детерминированной — то есть она даёт один и тот же ответ на один и тот же вопрос — и не полагается на архитектуру трансформеров, которая характерна для моделей большинства современных ИИ-лабораторий. Fundamental называет её базовой моделью, поскольку она проходит обычные этапы предварительного обучения и тонкой настройки, но результат кардинально отличается от того, что клиент получил бы при сотрудничестве с OpenAI или Anthropic.
Эти различия важны, потому что Fundamental нацелена на сценарии использования, где современные ИИ-модели часто дают сбой. Поскольку ИИ-модели на основе трансформеров могут обрабатывать только данные, помещающиеся в их контекстное окно, им часто трудно анализировать чрезвычайно большие наборы данных — например, электронную таблицу с миллиардами строк. Но такие огромные структурированные наборы данных обычны для крупных предприятий, что создаёт значительные возможности для моделей, способных работать в таком масштабе.
По мнению Френкеля, это огромная возможность для Fundamental. Используя Nexus, компания может применить современные методы к анализу больших данных, предлагая решения более мощные и гибкие, чем используемые в настоящее время алгоритмы.
«Теперь вы можете использовать одну модель для всех ваших задач, что позволяет резко расширить круг решаемых проблем, — сказал он TechCrunch. — И в каждой из этих задач вы получаете более высокую производительность, чем та, которую можно было бы достичь с целой армией специалистов по данным».
Это обещание уже привлекло ряд крупных контрактов, включая соглашения на суммы в семь цифр с клиентами из списка Fortune 100. Компания также заключила стратегическое партнёрство с AWS, которое позволит пользователям AWS развёртывать Nexus напрямую из своих существующих экземпляров.
Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Fundamental вышла из скрытого режима в четверг, представив новую базовую модель для решения давней проблемы: как извлекать полезные сведения из огромных объёмов структурированных данных, генерируемых компаниями. Комбинируя традиционные системы прогнозного ИИ с более современными инструментами, компания уверена, что может изменить подход крупных предприятий к анализу информации.
«Хотя большие языковые модели отлично справляются с неструктурированными данными, такими как текст, аудио, видео и код, они плохо работают со структурированными данными, например, таблицами», — заявил TechCrunch генеральный директор Джереми Френкель. «С нашей моделью Nexus мы создали лучшую базовую модель для обработки именно такого типа данных».
Эта идея уже вызвала значительный интерес инвесторов. Компания выходит из скрытого режима, привлекши 255 миллионов долларов финансирования при оценке после раунда в 1,4 миллиарда долларов. Основная часть средств поступила от недавнего раунда финансирования Серии А на 225 миллионов долларов под руководством Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures и Salesforce Ventures; в Серии А также участвовали Hetz Ventures, а ангельские инвестиции предоставили генеральный директор Perplexity Аравинд Шринивас, сооснователь Brex Энрике Дубуграс и генеральный директор Datadog Оливье Помель.
Модель Nexus от Fundamental, называемая большой табличной моделью (LTM), а не большой языковой моделью (LLM), отличается от современных практик ИИ несколькими важными способами. Модель детерминирована — то есть она будет давать один и тот же ответ на один и тот же вопрос — и не полагается на архитектуру трансформеров, которая определяет модели большинства современных ИИ-лабораторий. Fundamental называет её базовой моделью, поскольку она проходит обычные этапы предварительного обучения и тонкой настройки, но результат кардинально отличается от того, что клиент получил бы при сотрудничестве с OpenAI или Anthropic.
Эти различия важны, потому что Fundamental ориентируется на сценарий использования, в котором современные ИИ-модели часто дают сбой. Поскольку ИИ-модели на основе трансформеров могут обрабатывать только данные, находящиеся в их контекстном окне, им часто трудно анализировать чрезвычайно большие наборы данных — например, электронную таблицу с миллиардами строк. Но такие огромные структурированные наборы данных обычны для крупных предприятий, что создаёт значительные возможности для моделей, способных работать с таким масштабом.
По мнению Френкеля, это огромная возможность для Fundamental. Используя Nexus, компания может привнести современные методы в анализ больших данных, предлагая нечто более мощное и гибкое, чем алгоритмы, используемые в настоящее время.
«Теперь вы можете использовать одну модель для всех ваших сценариев, что позволяет значительно расширить их количество, — сказал он TechCrunch. — И в каждом из этих сценариев вы получаете более высокую производительность, чем та, которую можно было бы достичь с целой армией специалистов по данным».
Это обещание уже привлекло ряд контрактов с известными компаниями, включая многомиллионные соглашения с клиентами из списка Fortune 100. Компания также заключила стратегическое партнёрство с AWS, которое позволит пользователям AWS развертывать Nexus напрямую из существующих экземпляров.
