AirOps está ayudando a las empresas a crear aplicaciones habilitadas para IA además de los LLM

por admin

Hay un cambio en el aire y parece que las empresas necesitan pensar en cómo poner en funcionamiento grandes modelos de lenguaje, pero como ocurre con cualquier nueva tecnología avanzada, a menudo es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente para las organizaciones menos técnicas.

AirOps, una startup en etapa inicial, está en el lugar correcto en el momento correcto, ayudando a las empresas a aprovechar estas nuevas capacidades para crear aplicaciones habilitadas para IA sobre grandes modelos de lenguaje. Hoy, la compañía anunció una ronda inicial de 7 millones de dólares, que en realidad se cerró a principios del año pasado.

El director ejecutivo y cofundador de la empresa, Alex Halliday, dice que con el reciente interés en los LLM, existe un desafío para las empresas que intentan involucrarse. «Existe una brecha realmente grande que cerrar entre estas increíbles capacidades con las que la gente puede jugar en cosas como ChatGPT, y luego [applying that] al tipo de desafíos más difíciles del negocio. Por eso, estamos creando una plataforma que permite a la gente entrar y crear soluciones personalizadas además de estos algoritmos que realmente mueven los números en el negocio”, dijo Halliday a TechCrunch.

Actualmente, la empresa ayuda a los clientes a crear aplicaciones sobre tres LLM: GPT-4, GPT-3 y Claude. La idea es ayudar a los usuarios a hacer cosas como automatizar procesos, extraer información de los datos, generar contenido personalizado y realizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural, según la empresa.

Halliday dice que los clientes actuales están buscando formas de aprovechar sus propios datos y contenido junto con los LLM para crear contenido nuevo a partir de ese corpus existente o crear una experiencia de IA generativa sobre su software existente.

Una de las principales propuestas de valor de la empresa es ayudar a los clientes a utilizar estos modelos de manera más eficiente y eficaz porque puede resultar costoso. “Lo que es realmente interesante es que puedes usar los modelos más grandes para entrenar modelos más pequeños. Entonces, tal vez durante los primeros meses ejecutarías usando GPT-4, y eso crearía los resultados del entrenamiento para luego usar un modelo de código abierto más pequeño que ha sido ajustado”, dijo.

Y AirOps puede ayudarle a seguir esos pasos. “Realmente estamos aprendiendo las recetas y arquitecturas correctas aquí, pero esperamos que con el tiempo el tipo de enfoque de hervir el océano y mazo dé paso a una comprensión mejor y más matizada de cómo aprovechar el menú de opciones. la gente lo tiene”, dijo.

La empresa se lanzó el año pasado con el objetivo de ayudar a obtener valor de los datos de su organización, pero a medida que los LLM pasaron a la conciencia pública, la empresa cambió su enfoque. «Cuando comenzamos a analizar la aplicación de los LLM al espacio de datos, nos dimos cuenta de que en realidad una oportunidad mucho mayor era ayudar a las personas a combinar los LLM con sus datos para crear flujos de trabajo y aplicaciones personalizados», dijo. El otoño pasado realmente cambiaron su enfoque hacia ese enfoque.

La empresa tiene 14 empleados con algunos puestos vacantes. Halliday dice que ve diversidad en muchas dimensiones, pero su objetivo es construir una base de empleados diversa a medida que construye la empresa, y esto es especialmente cierto dado lo nuevos que son los LLM. «Realmente hemos tenido una mentalidad muy abierta al contratar personas con diferentes orígenes y diferentes niveles de experiencia», dijo.

La inversión inicial de $7 millones fue liderada por Wing VC con la participación de Founder Collective, XFund, Village Global, Apollo Projects y Lachy Groom.

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