1 Punkte von GN⁺ 2023-09-05 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Das auf die Entwicklung fortschrittlicher Sprachmodelle fokussierte Startup Contextual AI hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 20 Millionen US-Dollar bekannt gegeben
  • Die Runde wurde von Bain Capital Ventures angeführt; beteiligt waren außerdem Lightspeed, Greycroft, SV Angel sowie mehrere namhafte Angel-Investoren
  • Die Unternehmensgründer Douwe Kiela und Amanpreet Singh verfügen über umfassende Erfahrung in der KI-Forschung und haben bei führenden Institutionen wie Microsoft Research, Meta/Facebook AI Research und Hugging Face gearbeitet
  • Contextual AI will die Schwächen heutiger Large Language Models (LLMs) angehen, die aufgrund von Problemen bei Datenschutz, Anpassbarkeit, Halluzinationen, Compliance, Veralterung, Latenz und Kosten noch nicht gut für Enterprise-Anwendungsfälle geeignet sind
  • Die Lösung des Unternehmens besteht darin, LLMs zu entwickeln, die auf die Anforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind und Vertrauen, Sicherheit, Datenschutz, geringe Latenz und hohe Anpassbarkeit in den Mittelpunkt stellen
  • Der Ansatz von Contextual AI nutzt die Methode "Retrieval Augmented Generation" (RAG), die generative Modelle mit suchbasierten Datenspeichern kombiniert, um Modelle auf den jeweiligen Anwendungsfall und angepasste Daten abzustimmen
  • Das Unternehmen ist überzeugt, dass dieser Ansatz zu LLMs mit weniger Halluzinationen, besserer Anpassung an neue Datenquellen und höherer Effizienz führt
  • Contextual AI bekennt sich zu Open Source, will so viel Open-Source-Software wie möglich nutzen und Beiträge an die Community zurückgeben
  • Die Seed-Finanzierung soll für den Ausbau des Teams und den Start der Unternehmensreise verwendet werden. Das Unternehmen stellt derzeit für verschiedene Rollen ein
  • Contextual AI verlässt den Stealth-Modus und führt derzeit aktiv Gespräche mit mehreren Fortune-500-Unternehmen über Pilotprojekte für seine kontextbezogenen Sprachmodelle

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xguru 2023-09-05

Muster zum Aufbau von LLM-basierten Systemen & Produkten

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): aktuelles, externes Wissen ergänzen