Лаборатория искусственного интеллекта Fundamental вышла из скрытого режима в четверг, представив новую базовую модель для решения старой проблемы: как извлекать инсайты из огромных объёмов структурированных данных, генерируемых компаниями. Комбинируя старые 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 с финансированием в 255 миллионов долларов и оценкой после инвестиций в 1,4 миллиарда. 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 большой табличной моделью (БТМ), а не большой языковой моделью (БЯМ), отличается от современных практик ИИ несколькими важными способами. Модель детерминирована — то есть она даёт один и тот же ответ на один и тот же вопрос — и не полагается на архитектуру трансформеров, которая определяет модели большинства современных лабораторий ИИ. 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 сценарий использования, где современные модели ИИ часто дают сбой. Поскольку модели ИИ 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 открывает для Fundamental огромные перспективы. Используя Nexus, компания может внедрить современные методы в анализ больших данных, предложив решения более мощные и гибкие, чем применяемые сегодня алгоритмы.
«Теперь вы можете использовать единую модель для всех ваших задач, что позволяет резко увеличить их количество, — пояснил он TechCrunch. — И для каждой из этих задач вы получаете более высокую эффективность по сравнению с тем, чего можно было бы достичь с целой армией специалистов по данным.»
Этот потенциал уже привёл к заключению ряда значимых контрактов, включая многомиллионные соглашения с клиентами из списка Fortune 100. Компания также вступила в стратегическое партнёрство с AWS, которое позволит пользователям AWS разворачивать Nexus напрямую из своих существующих экземпляров.
