DynamoFL 籌得 1510 萬美元，協助企業採納「合規」LLMs
背景
DynamoFL 是一家提供軟體服務的公司，致力於將大型語言模型（LLMs）引入企業並針對敏感資料進行調整。近日該公司宣布在 A 輪融資中籌得 1510 萬美元，由 Canapi Ventures 和 Nexus Venture Partners 共同領投。Formus Capital 和 Soma Capital 也參與了此次投資，使 DynamoFL 的總融資金額達到 1930 萬美元。DynamoFL 的聯合創始人兼執行長 Vaikkunth Mugunthan 表示這筆資金將用於擴大公司的產品領域並增加隱私研究人員的團隊規模。
DynamoFL 的產品與企業需求
DynamoFL 的產品服務使企業能夠開發私人和合規的 LLM 解決方案，同時保持良好的效能。傳統上，企業在採用 LLMs 時面臨著合規方面的挑戰。公司擔心他們的機密資料最終會落入將這些模型訓練的開發者手中。近幾個月，包括蘋果、沃爾瑪和威訊等大公司禁止員工使用像 OpenAI 的 ChatGPT 這樣的工具。此外在遵循「負責任」的 LLM 風險方面，Gartner 最近的一份報告識別了組織需要評估的六個法律和合規風險，包括 LLMs 回答問題不準確（稱為幻覺現象），資料隱私和保密性以及模型偏見（例如，當模型將某些性別與某些職業刻板聯絡在一起時）。報告指出，這些要求可能因州和國家而異，使問題更加複雜。
DynamoFL 的解決方案
DynamoFL 部署在客戶的虛擬私有雲或本地環境中，該公司試圖透過多種方式解決這些問題。例如，他們提供了一個 LLM 滲透測試工具，可檢測和記錄 LLM 資料安全風險，例如 LLM 是否記住敏感資料或是否會洩露敏感資料。多項研究表明，LLMs 可能會根據其訓練和提示方式暴露個人訊息，這對於處理專有資料的大型企業來說是明顯的禁忌。此外 DynamoFL 還提供了一個 LLM 開發平臺，該平臺整合了旨在減少模型資料泄露風險和安全漏洞的技術。開發人員可以在模型中整合各種最佳化功能，使其能夠在硬體受限的環境（例如移動裝置和邊緣伺服器）上執行。
DynamoFL 的差異化
DynamoFL 的聯合創始人 Mugunthan 認為，他們的解決方案的一個區別在於其「全面性」。公司與法律專家合作，制定了如何使用 DynamoFL 根據美國、歐洲和亞洲的隱私法規來開發 LLMs 的指南。這種方法吸引了許多財富 500 強企業，尤其是金融、電子、保險和汽車行業的客戶。Mugunthan 表示：“雖然今天已經存在一些產品可以從 LLM 服務的查詢中刪除可識別個人身份的訊息，但這些產品無法滿足金融服務和保險等行業對嚴格法規的要求，因為透過精心設計的惡意攻擊，這些產品刪除的可識別個人身份的訊息可能會被重新識別。” “DynamoFL 的隱私評估套件為企業提供了開箱即用的資料提取漏洞測試和滿足安全和合規要求所需的自動化檔案。”
DynamoFL 的未來發展
當前 DynamoFL 共有約 17 名員工，預計到今年年底將增加至 35 名員工。Mugunthan 暗示，他們將透過最近的融資推出一系列擴充套件工具和解決方案。他表示：“滿足監管機構的要求是 IT 部門高層管理者的重要責任，尤其是在金融服務和保險等行業。如果敏感訊息泄露，將對客戶的信任造成無法挽回的損害，還可能面臨嚴重罰款，並導致企業業務的重大中斷。DynamoFL 的隱私評估套件為企業提供了資料提取漏洞的測試和滿足安全和合規要求所需的自動化檔案。”
結論
DynamoFL 以其提供的綜合解決方案在 LLM 領域中優勢明顯。該公司的技術和政策對於企業在合規採用 LLMs 方面的需求至關重要，尤其是在資料隱私和安全方面。然而需要注意的是，DynamoFL 仍未解決 LLMs 存在的另一個重要問題——智慧財產權和版權風險。商業 LLMs 依賴於大量的網際網路資料進行訓練，有時會重複使用這些資料，從而使使用這些模型的企業面臨侵犯版權的風險。然而 Mugunthan 透露，DynamoFL 將提供更多工具和解決方案來應對這一問題。未來，DynamoFL 將繼續努力滿足企業對於隱私、安全和合規的高要求，並在這一領域中取得更大的影響力。
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