初期段階の資金調達ラウンドで、DatologyAI は AI モデル トレーニングの有効性を向上させるために 4,600 万ドルを調達しました。シード資金で 1,165 万ドルを調達してから 3 か月も経たないうちに、この人工知能データキュレーション会社はシリーズ A の資金調達を明らかにしました。この投資は Felicis Ventures の Viv Faga 氏と Astasia Myers 氏が主導し、Radical Ventures や Amplify Partners などの以前からの支援者に加えて、Elad Gil、M12、Amazon Alexa Fund などの新しい投資家も参加しました。 DatologyAIはこれまでに総額約5,770万ドルの投資を調達している。
生成 AI の開発における重大な障害を解決するために、この企業は データ研究の民主化 を望んでいます。キュレーション-効率的な-ai-トレーニング/)。この問題は、Google LLC の Gemini Pro や OpenAI の GPT-4。 DatologyAI のソリューションは、データセット内の最も価値のあるデータの特定と最適化を通じて、このプロセスを簡素化し、モデル トレーニングの効率を高めます。
DatologyAI が採用する戦略は、データ内の微妙で偏見のあるパターンに起因する可能性のある有害なコンテンツや偏ったコンテンツに基づいて AI がトレーニングされるのを防ぐことに重点を置いています。この企業は、大規模で高価な AI モデルを必要とせずに AI モデルのパフォーマンスを向上させるために、適切に選択された優れたトレーニング データセットの価値を重視しています。この効果により、コンピューティング コストが大幅に削減される可能性があり、AI 企業にとって大きな懸念となっています。
DatologyAI のテクノロジーは、データ消費を最大化するだけでなく、潜在的に危険なデータ項目を特定し、ラベルのないデータにラベルを付けるのに役立ちます。 DatologyAI は追加の資金を得て、特にエンジニアリングと研究の分野で従業員を大幅に増やし、計算能力を強化してデータキュレーションの可能性をさらに高めるつもりです。