Công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Writer, hiện đang huy động vốn với mức định giá 1,9 tỷ đô la, ra mắt mô hình mới để cạnh tranh với OpenAI.

Startup AI Writer tiết kiệm chi phí đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn

Công ty khởi nghiệp AI Writer có trụ sở tại San Francisco đã giới thiệu một mô hình ngôn ngữ lớn vào thứ Tư để cạnh tranh với các sản phẩm dành cho doanh nghiệp từ OpenAI, Anthropic và các công ty khác. Tuy nhiên, không giống như một số đối thủ cạnh tranh, Writer không cần phải chi nhiều để đào tạo AI của mình. Công ty cho biết với CNBC rằng họ đã chi khoảng 700.000 đô la để đào tạo mô hình mới nhất của mình, bao gồm dữ liệu và GPU, so với hàng triệu đô la mà các công ty khởi nghiệp cạnh tranh chi để xây dựng mô hình của riêng họ. Chiến lược này đã thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư. Writer đang huy động tới 200 triệu đô la với mức định giá 1,9 tỷ đô la, theo một nguồn tin quen thuộc với tình hình đã nói chuyện với CNBC. Con số này gần gấp bốn lần mức định giá của công ty vào tháng 9 năm ngoái, khi họ huy động được 100 triệu đô la với mức định giá hơn 500 triệu đô la.

Sử dụng dữ liệu tổng hợp để giảm chi phí

Công ty cắt giảm chi phí bằng cách sử dụng dữ liệu tổng hợp, hoặc dữ liệu được tạo bởi AI. Dữ liệu tổng hợp được thiết kế để bắt chước thông tin thực tế thường được đưa vào các mô hình mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư và đang trở thành một phương pháp phổ biến hơn để đào tạo. Một nghiên cứu của các nhà nghiên cứu AI được sửa đổi vào tháng 6 cho thấy nếu xu hướng phát triển AI hiện tại tiếp tục, các công ty công nghệ sẽ “cạn kiệt hoàn toàn” dữ liệu đào tạo công khai, viết rằng “dữ liệu văn bản công khai do con người tạo ra không thể duy trì việc mở rộng quy mô vượt quá thập kỷ này.” Amazon đã sử dụng dữ liệu tổng hợp trong quá trình đào tạo Alexa, Meta đã sử dụng nó để tinh chỉnh các mô hình Llama của mình và OpenAI được hỗ trợ bởi Microsoft đang kết hợp nó vào các mô hình của mình, theo một bài đăng trên blog của công ty. Tuy nhiên, một số chuyên gia đã cảnh báo rằng dữ liệu tổng hợp nên được sử dụng một cách thận trọng, vì nó có tiềm năng làm giảm hiệu suất của mô hình và làm trầm trọng thêm các định kiến ​​hiện có.

Writer sử dụng dữ liệu tổng hợp một cách có trách nhiệm

Waseem Alshikh, đồng sáng lập và CTO của Writer, cho biết với CNBC rằng Writer đã làm việc trên đường ống dữ liệu tổng hợp của mình trong nhiều năm. “Có một số nhầm lẫn trong ngành về định nghĩa của dữ liệu ‘tổng hợp'”, Alshikh nói. “Để rõ ràng, chúng tôi không đào tạo các mô hình của mình trên dữ liệu giả hoặc ảo giác, và chúng tôi không sử dụng một mô hình để tạo dữ liệu ngẫu nhiên … Chúng tôi lấy dữ liệu thực tế, có thật và chuyển đổi nó thành dữ liệu tổng hợp được cấu trúc rõ ràng và sạch hơn để đào tạo mô hình.”

Công nghệ AI tạo sinh cho các doanh nghiệp

AI tạo sinh của công ty cho phép khách hàng doanh nghiệp sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo văn bản nghe có vẻ như do con người viết cho bất kỳ thứ gì, từ bài đăng trên LinkedIn đến mô tả công việc, tuyên bố sứ mệnh, cũng như phân tích và tóm tắt dữ liệu. Công ty có hơn 250 khách hàng doanh nghiệp, bao gồm Accenture, Uber, Salesforce, L’Oreal và Vanguard, những người sử dụng công nghệ này trong các lĩnh vực như hỗ trợ, CNTT, hoạt động, bán hàng và tiếp thị. Thị trường AI tạo sinh được dự đoán sẽ đạt doanh thu hàng tỷ đô la trong vòng một thập kỷ. Cho đến nay trong năm 2024, các nhà đầu tư đã rót 26,8 tỷ đô la vào 498 giao dịch AI tạo sinh, theo PitchBook, và các công ty trong lĩnh vực này đã huy động được 25,9 tỷ đô la vào năm 2023, tăng hơn 200% so với năm 2022.

Nguồn: https://cnbc.com

Xem bài viết gốc tại đây