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I Language Large Model (LLM) come GPT-4 di OpenAI sono i più popolari in questi giorni, grazie alla loro impareggiabile capacità di analisi e generazione di testo. Ma per le organizzazioni che cercano di sfruttare gli LLM per attività specifiche, ad esempio scrivere un testo pubblicitario in stile marchio, la loro natura generica può diventare una responsabilità.
Quando le istruzioni diventano così precise, anche il miglior LLM ha difficoltà con la coerenza. La messa a punto o il restringimento dell’LLM è una soluzione. Ma spesso sono tecnicamente difficili, per non dire costosi.
Motivato a trovare un modo più semplice, un team di ricercatori di DeepMind, Google, Baidu e Meta Rica, che è uscito in incognito oggi a $ 58 milioni. DST Global Partners e Radical Ventures hanno guidato la tranche con la partecipazione del partner strategico Snowflake Ventures, insieme a un gruppo di angel investor che includeva l’ex CEO di GitHub Nat Friedman.
RIKA, con sede a San Francisco, nasce da un’idea di Danny Yogatama, Cyprian De Mason, Ke Leo Head e Yi Tai. Mentre lavoravano su sistemi di intelligenza artificiale tra cui AlphaCode e DeepMind’s Bard, i quattro co-fondatori hanno affermato di essersi resi conto che non era pratico aspettarsi di implementare un LLM di grandi dimensioni per tutti i potenziali casi d’uso.
“Comprendiamo il potere di trasformazione dell’intelligenza artificiale e vorremmo portare i vantaggi di questa tecnologia nel mondo in modo responsabile”, ha dichiarato Yogatama a TechCrunch in un’intervista via e-mail. “RICA è un’azienda di ricerca e prodotto che sviluppa modelli a beneficio dell’umanità, delle organizzazioni e delle istituzioni”.
Il primo prodotto commerciale di Reka, Yasa, non soddisfa del tutto queste alte aspirazioni. Ma esemplifica l’approccio iniziale della startup. Andando oltre il testo, Yasa è un “assistente” di intelligenza artificiale multimediale addestrato a comprendere immagini, video e dati tabulari, nonché parole e frasi. Yogatama afferma che può essere utilizzato per generare approfondimenti e rispondere a domande chiave, nonché per estrarre approfondimenti dai dati aziendali interni.
In questo modo, Yasa, che è in beta chiusa, non è diverso da modelli come GPT-4, che possono anche comprendere testo e immagini. Ma l’inversione di tendenza è che Yasa può essere facilmente personalizzato in base a dati e app proprietari.
“La nostra tecnologia consente alle organizzazioni di trarre vantaggio dai progressi negli LLM in un modo che soddisfi i loro vincoli di implementazione senza la necessità di un team interno di ingegneri esperti di intelligenza artificiale”, ha affermato Yogatama.
Yasa è solo l’inizio. Successivamente, Reka prevede di rivolgere la sua attenzione all’intelligenza artificiale che può accettare e generare più tipi di dati e migliorarsi continuamente, rimanendo aggiornata senza la necessità di riqualificazione.
A tal fine, e disponibile solo per clienti selezionati in questo momento, Reka fornisce anche un servizio per adattare gli LLM che ha sviluppato per set di dati aziendali personalizzati o proprietari. I clienti possono eseguire modelli “distillati” sulla propria infrastruttura o tramite l’API Reka, a seconda dei vincoli dell’applicazione e del progetto.
Va notato che Reka non è l’unico modello di startup chasing più adatto per i casi d’uso aziendali. Writer consente ai clienti di impostare LLM sui propri contenuti e guide di stile. Contextual AI e LlamaIndex, recentemente emersi dall’incognito, stanno sviluppando strumenti per consentire alle aziende di aggiungere i propri dati agli LLM esistenti. Cohere forma gli LLM secondo le specifiche dei clienti.
Per non essere da meno di operatori storici come OpenAI, ora offrono strumenti per mettere a punto i modelli e collegarli a Internet e ad altre fonti per garantire che rimangano aggiornati.
Ma il discorso di vendita di Reka ha conquistato un primo cliente (e investitore), Snowflake, che ha collaborato con la startup per consentire ai clienti di Snowflake di implementare Yasa dai loro account. Anche Appen, la società di analisi dei big data, ha recentemente annunciato che sta collaborando con Reka per creare applicazioni multimediali personalizzate basate su modelli per l’azienda.
Ecco cosa ha detto Rob Toews, partner di Radical Ventures, quando gli è stato chiesto perché ha investito in Reka:
“Ciò che rende unica Reka è il modo in cui fornisce a ogni azienda la potenza e le capacità di un LLM senza dover sopportare molti compromessi”, ha affermato Toews via e-mail. “I modelli Yasa distillati da Reka conservano i dati internamente, sono incredibilmente efficienti in termini di costi ed energia e non richiedono costosi team di ricerca per costruire modelli da zero. Se ogni azienda si trasforma in un’azienda di “intelligenza artificiale”, l’ambizione di Reka è quella di dare a entrambi di queste Aziende hanno un proprio modello base di qualità produttiva”.
Yogatama afferma che Reka, che attualmente non genera entrate, utilizzerà i suoi finanziamenti finora per acquisire potenza di calcolo da Nvidia e creare un team.