45 milijonus dolerių Trajectory gavo DI modelių mokymui

Trajectory pritraukė 45 milijonus dolerių papildomam DI modelių mokymui ir pradeda viešai siūlyti platformą, skirtą ne vien modelių tyrėjams. Lapkričio 2 dieną TechCrunch pranešė, kad Sequoia vadovautame A serijos etape startuolis įvertintas 300 milijonų dolerių.

Pasak TechCrunch, finansavimo etape taip pat dalyvavo Nvidia, Bessemer Venture Partners ir Bain Capital Ventures, o bendrovėje dirba 18 žmonių. Prieš maždaug metus ją įkūrė trys Stanfordo bendramoksliai, turintys darbo Google DeepMind bei Apple modelių kūrimo komandose patirties.

Startuolis sprendžia problemą, kurią TechCrunch apibūdina kaip bendrą dabartinių modelių apribojimą: be papildomo mokymo jie savaime neįsisavina savo klaidų. Įmonėms pritaikant modelius teisei ar finansams, dėl to dažnai tenka samdyti tyrėjų komandas arba išorinius specialistus.

Trajectory siūlomas procesas prasideda nuo atviro modelio ir platformos prijungimo prie įmonės programų, kaip leidiniui aiškino bendrovės atstovai. Sistema surenka informaciją apie atliktas užduotis ir naudoja ją papildomam mokymui, kad modelis geriau vykdytų konkrečios srities darbus.

Bendrovės įkūrėjas Ronak Malde TechCrunch aiškino, kad organizacijos pačios nustato, koks užduoties rezultatas laikomas geru, ir pagal tai tobulina modelį. Platformos tikslinė auditorija todėl apima teisininkus, gydytojus ir kitus srities specialistus, neturinčius atskiros modelių mokymo komandos.

Pasak leidinio, Harvey ir Rogo jau naudoja platformą papildomai mokydamos atvirus modelius teisinėms bei finansinėms užduotims savo darbo aplinkose. Pateikiami sutarčių peržiūros ir įmonės vertinimo pagal konkrečią metodiką pavyzdžiai, tačiau publikacijoje neskelbiami palyginamieji tikslumo rezultatai.

TechCrunch tarp kitų klientų taip pat įvardija Decagon, Mercor ir Nvidia, bet neatskleidžia atskirų sutarčių apimties ar pajamų pasiskirstymo. Šis klientų sąrašas rodo nurodytus naudotojus, tačiau neleidžia nustatyti, kokią dalį visų jų modelių mokymo darbų atlieka Trajectory.

Kitas įkūrėjas Michael Elabd leidiniui atskyrė šį procesą nuo visiškai autonominio modelių tobulėjimo: mokyme ir toliau dalyvauja žmonės ekspertai. Jo teigimu, žmogaus palikimas vertinimo procese mažina nepageidaujamų rezultatų riziką, nors publikacijoje nepateikiama atskira šio saugumo teiginio patikra.

TechCrunch nurodo ir konkurentus: Thinking Machines Lab siūlomą Tinker, taip pat Applied Compute ir Prime Intellect modelių mokymo paslaugas. Trajectory trečiasis įkūrėjas Arjun Karanam, anksčiau dirbęs Apple, savo ruožtu pabrėžia sąsajos reikšmę techninio pasirengimo neturintiems klientams.

Leidinio duomenimis, Malde buvo tarp Windsurf tyrėjų, kuriuos perėmė Google DeepMind, o Elabd taip pat anksčiau dirbo šioje laboratorijoje. Startuolis į komandą pasikvietė ir OpenAI, Stripe bei Netflix specialistų.

Toliau bendrovė viešai siūlys savo papildomo mokymo platformą, iki šiol aprašytą per konkrečių klientų naudojimą, kaip nurodoma TechCrunch publikacijoje. Startuolis nepateikė viešų universalaus kainyno ar visoms užduotims taikytinų našumo garantijų, todėl naujas finansavimas savaime tokių sąlygų nepatvirtina.