DatologyAI asigură 46 milioane USD pentru optimizarea modelelor AI și conservarea datelor

Actualizat pe July 24, 2024 2 Minute citite

Într-o rundă de strângere de fonduri în stadiu incipient, DatologyAI tocmai a strâns 46 de milioane de dolari pentru a îmbunătăți eficacitatea instruirii modelului AI. La mai puțin de trei luni după ce a strâns 11,65 milioane de dolari în finanțare de bază, compania de curatare a datelor de inteligență artificială și-a dezvăluit finanțarea din seria A. Investiția a fost condusă de Viv Faga și Astasia Myers de la Felicis Ventures și a prezentat noi investitori precum Elad Gil, M12 și Amazon Alexa Fund, pe lângă susținători care revin ca Radical Ventures și Amplify Partners. DatologyAI a strâns un total de aproximativ 57,7 milioane de dolari în investiții până acum.

Pentru a rezolva un obstacol semnificativ în dezvoltarea IA generativă, afacerea dorește să democratizeze cercetarea datelor. Această problemă este generarea de seturi de date mari și pertinente în scopul antrenării modelelor avansate de IA, cum ar fi Google LLC Gemini Pro și OpenAI GPT-4. Prin identificarea și optimizarea celor mai valoroase date din seturile de date, soluțiile DatologyAI simplifică acest proces și măresc eficiența antrenării modelului.

Strategia folosită de DatologyAI se concentrează pe prevenirea instruirii AI asupra conținutului toxic sau părtinitor, care ar putea rezulta din modele subtile și prejudiciabile ale datelor. Afacerea pune un accent puternic pe valoarea seturilor de date de antrenament excelente, bine alese, pentru îmbunătățirea performanței modelului AI fără a fi nevoie de modele AI mari și costisitoare. Această eficiență poate reduce drastic costurile de calcul, ceea ce este o mare îngrijorare pentru companiile de AI.

Tehnologia DatologyAI ajută la identificarea elementelor de date potențial periculoase și etichetează datele neetichetate, pe lângă maximizarea consumului de date. Cu fondurile suplimentare, DatologyAI intenționează să-și dezvolte forța de muncă considerabil, în special în domeniile ingineriei și cercetării, și să-și îmbunătățească capacitatea de calcul pentru a spori potențialul de conservare a datelor.