AI и языковые модели: Проблема надежности
Искусственный интеллект (AI) и большие языковые модели (LLMs), которые его поддерживают, предлагают множество полезных приложений. Однако, несмотря на обещания, они не всегда надежны.
Новые возможности для стартапов
В связи с проблемами надежности, стартапы ищут возможности помочь предприятиям убедиться, что приложения на основе LLM работают так, как задумано.
Стартап Composo: Решение для предприятий
Лондонский стартап Composo считает, что у него есть преимущество в решении этой проблемы благодаря своим пользовательским моделям, которые помогают предприятиям оценивать точность и качество приложений на основе LLM.
- В сравнении с Agenta, Freeplay, Humanloop и LangSmith, Composo предлагает уникальные функции.
- Компания предоставляет как вариант без кода, так и API, что расширяет рынок.
- Доменные эксперты и руководители могут самостоятельно оценивать AI-приложения на качество и согласованность.
Как работает Composo?
Composo сочетает модель вознаграждения, обученную на предпочтениях пользователей, с определенным набором критериев для оценки приложений. Например, для чата медицинской триажной службы клиенты могут установить собственные критерии для проверки симптомов.
Запуск Composo Align
Компания недавно запустила публичный API для Composo Align, модели оценки приложений на LLM по любым критериям.
Успехи и инвестирование
Стратегия Composo кажется успешной: среди клиентов компании — Accenture, Palantir и McKinsey. Недавно они привлекли 2 миллиона долларов в раунде предварительного финансирования.
- Деньги, привлеченные стартапом, не слишком большие для нынешнего рынка инвестиций в AI.
- Финансирование компаний в области AI становится все более распространенным.
План на будущее
Согласно словам соучредителя и CEO Composo Себастьяна Фокса, уровень привлеченных средств зависит от того, что подход стартапа не требует больших капиталовложений.
- В ближайшие три года стартап не планирует привлекать сотни миллионов долларов.
- Команда планирует расширять инженерные усилия, привлекать новых клиентов и углублять исследования и разработки.
Проблемы внедрения AI
По словам Фокса, основная проблема внедрения AI в предприятия заключается в том, что компании задаются вопросами о надежности и последовательности AI-технологий и о том, как это повлияет на их бизнес.
Почему Composo ценен для бизнеса
Стартап имеет универсальный подход и может быть полезен в таких сферах, как комплаенс, юридические услуги, здравоохранение и безопасность.
Конкуренция и преимущества
Говоря о конкурентных преимуществах, Фокс отметил, что разработка модели Composo потребовала значительных усилий.
- Архитектура модели уникальна.
- Используемые данные для тренировки обширны и качественны.
Текущие вызовы для AI
Хотя крупные технологические компании могут легко войти в эту сферу с помощью своих ресурсов, Composo считает, что имеет преимущество первопроходца и ценность накапливаемых данных.
Заключение
Composo предпочитает гибкий подход к оценке приложений, что делает его более подходящим для преодоления текущих проблем с AI и появлением агентного AI. Фокс подчеркивает, что они работают над решением этих задач.