Стартап Trajectory представил платформу, на которой можно обучить свою ИИ-модель без знания кода
Проблема ограниченности современных языковых моделей заключается в их неспособности самостоятельно учиться на собственных ошибках без дополнительного вмешательства инженеров. Стартап Trajectory предложил решение этой проблемы: его платформа может самостоятельно проводить дообучение ИИ и позволяет моделям постоянно совершенствоваться на основе полученной обратной связи. Благодаря этому обучать свои версии алгоритмов может любой желающий.
Компания Trajectory, штат которой насчитывает всего 18 сотрудников, недавно объявила о привлечении $45 млн в рамках раунда финансирования серии А. Инвесторы оценили молодой проект в $300 млн. Раунд возглавил венчурный фонд Sequoia, а в число остальных участников вошли корпорация Nvidia, фонды Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures.
Проект основали около года назад три бывших студента Стэнфордского университета, которые успели получить опыт работы в крупнейших технологических компаниях — Google DeepMind, Apple, OpenAI, Stripe и Netflix.
Платформа работает на базе концепции непрерывного обучения. Клиенты могут взять модель с открытым исходным кодом, подключить платформу Trajectory к своим рабочим приложениям и начать собирать данные о качестве работы алгоритма. Затем система использует эту информацию для автоматического переобучения, что позволяет нейросети становиться умнее в решении специфических рабочих задач.
Разработчики сравнивают базовые модели с очень умными аспирантами, которые только вышли на свою первую работу, в то время как современная экономика больше ценит специалистов с тридцатилетним стажем. С помощью новой системы врачи, юристы и другие специалисты без технических навыков смогут постоянно улучшать рабочие инструменты без каких-либо знаний в программировании.
Стартап уже открыл публичный доступ к своей платформе для пост-обучения. Среди текущих клиентов числятся такие проекты, как Harvey, Rogo, Decagon, Mercor и корпорация Nvidia. Системы Harvey и Rogo используют платформу для обучения алгоритмов тонкостям анализа контрактов и оценки стоимости бизнеса.
Основатели стартапа отмечают схожесть своего подхода с концепцией рекурсивного самосовершенствования, однако настаивают на критической разнице. По их словам, обязательное сохранение контроля со стороны человека в процессе обучения делает их подход гораздо более безопасным. Автономное самосовершенствование без присмотра способно привести к опасным результатам.
На рынке автоматизации у Trajectory есть серьезные конкуренты. В их число входит проект Thinking Machines Lab, который основала бывший технический директор OpenAI Мира Мурати для развития платформы Tinker, а также стартапы Prime Intellect и Applied Compute.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
