DatologyAI het in 'n vroeë stadium-fondsinsamelingsronde net $46 miljoen ingesamel om die doeltreffendheid van KI-modelopleiding te verbeter. Minder as drie maande nadat hy $11,65 miljoen in saadbefondsing ingesamel het, het die kunsmatige intelligensie-datakurasiemaatskappy sy reeks A-finansiering bekend gemaak. Die belegging is gelei deur Felicis Ventures se Viv Faga en Astasia Myers en het nuwe beleggers soos Elad Gil, M12 en die Amazon Alexa Fund vertoon, benewens terugkerende ondersteuners soos Radical Ventures en Amplify Partners. DatologyAI het tot dusver 'n totaal van sowat $57,7 miljoen in belegging ingesamel.
Om 'n beduidende struikelblok in die ontwikkeling van generatiewe KI op te los, wil die onderneming datanavorsing demokratiseer. Hierdie probleem is die generering van groot, pertinente datastelle vir die doel om gevorderde KI-modelle op te lei soos Google LLC se Gemini Pro en OpenAI se GPT-4. Deur die identifisering en optimalisering van die waardevolste data binne datastelle, vereenvoudig DatologyAI se oplossings hierdie proses en verhoog die doeltreffendheid van modelopleiding.
Die strategie wat deur DatologyAI gebruik word, is daarop gemik om te verhoed dat KI opgelei word op giftige of bevooroordeelde inhoud, wat kan voortspruit uit subtiele, benadeelde patrone in die data. Die besigheid plaas 'n sterk klem op die waarde van goed gekose, uitstekende opleidingsdatastelle vir die verbetering van KI-modelprestasie sonder die behoefte aan groot, duur KI-modelle. Hierdie doeltreffendheid kan rekenaarkoste drasties verlaag, wat 'n groot bekommernis vir KI-maatskappye is.
DatologyAI se tegnologie help om potensieel gevaarlike data-items te identifiseer en ongemerkte data te etiketteer, benewens die maksimum dataverbruik. Met die bykomende befondsing beoog DatologyAI om sy arbeidsmag aansienlik uit te brei, veral op die gebied van ingenieurswese en navorsing, en sy rekenaarvermoë te verbeter om die potensiaal van datakurasie te bevorder.