1 puntos por GN⁺ 2023-09-05 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Contextual AI, una startup enfocada en el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados, anunció una ronda de financiamiento semilla de 20 millones de dólares
  • Fue liderada por Bain Capital Ventures, con la participación de Lightspeed, Greycroft, SV Angel y varios inversionistas ángeles destacados
  • Los fundadores de la empresa, Douwe Kiela y Amanpreet Singh, cuentan con amplia experiencia en investigación de IA, habiendo trabajado en instituciones de primer nivel como Microsoft Research, Meta/Facebook AI Research y Hugging Face
  • Contextual AI busca resolver las deficiencias de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) actuales, que todavía no son adecuados para casos de uso empresariales debido a problemas de privacidad de datos, personalización, alucinaciones, cumplimiento, desactualización, latencia y costo
  • La solución de la empresa es desarrollar LLMs diseñados para las necesidades empresariales, con énfasis en confianza, seguridad, privacidad de datos, baja latencia y alta capacidad de personalización
  • El enfoque de Contextual AI utiliza el método "Retrieval Augmented Generation" (RAG), que combina modelos generativos con almacenes de datos basados en recuperación para ajustar el modelo a un caso de uso determinado y a datos personalizados
  • La empresa cree que este enfoque dará lugar a LLMs con menos alucinaciones, más adaptables a nuevas fuentes de datos y más eficientes
  • Contextual AI mantiene su compromiso con el open source, y planea utilizar la mayor cantidad posible de software open source y contribuir a la comunidad
  • El financiamiento semilla se utilizará para ampliar el equipo e iniciar el recorrido de la empresa. Actualmente están contratando para varios puestos
  • Contextual AI salió del modo stealth y actualmente está en conversaciones activas con varias empresas Fortune 500 para pilotos de sus modelos de lenguaje contextual

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xguru 2023-09-05

Patrones para construir sistemas y productos basados en LLM

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): agrega conocimiento externo y actualizado