Flower 為發展聯邦學習平臺籌集了 360 萬美元
根據坎布裏奇大學的科技企業家兼研究員丹尼爾·貝特爾（Daniel Beutel）所說，依賴公共資料（主要是網路資料）來訓練人工智慧（AI）正阻礙著 AI 領域的發展。他在 2020 年與坎布裏奇大學的同事塔納·託帕爾（Taner Topal）和三星坎布裏奇 AI 中心前負責人尼古拉斯·蘭恩（Nicholas Lane）一起創辦了新創公司 Flower，試圖解決他所認為的 AI 研究中的一個日益嚴重的問題。
分散的資料
Beutel 在電子郵件存取中告訴 TechCrunch：“公共的集中式資料只是世界上所有資料的一小部分。”相較而言，分散的資料，即被困在電話、可穿戴裝置、物聯網裝置等裝置上，或者是企業內部的業務單位之間的組織孤立，這些資料更大且更全面，但如今對 AI 來說無法到達。Flower 的目標是透過一個平臺來“去中心化”AI 訓練過程，使開發人員可以在數千臺裝置和地點上訓練模型的資料上進行訓練。
聯邦學習
Flower 利用一種被稱為“聯邦學習”的技術來提供分散的 AI 模型訓練方法。許多新創公司像 DynamoFL、DataFleets 和 Sherpa 以及像 Google 這樣的大型科技公司都在某種程度上使用聯邦學習來訓練 AI 模型。Flower 最近推出了名為 FedGPT 的聯邦學習方法，用於訓練大型語言模型（LLMs），與 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4 相較。FedGPT 當前處於預覽階段，讓公司可以在全球範圍和不同裝置（包括資料中心和工作站）上訓練 LLMs。透過聯邦學習，Flower 讓組織內部的敏感資料也可以用於建立 LLMs，同時尊重對隱私和資料移動的約束。
成果與合作
根據 Beutel 的說法，Flower 最近的社區開發者數量已經增長到 2300 多人。他聲稱“數十家”財富 500 強企業和學術機構都在使用 Flower，其中包括保時捷、Bosch、三星、Banking Circle、諾基亞、史丹佛大學、牛津大學、麻省理工學院和哈佛大學等。由於這些指標的支撐，Flower 吸引了一些投資者，如 First Spark Ventures、Hugging Face CEO Clem Delangue、Factorial Capital、Betaworks 和 Pioneer Fund。在種子輪融資中，這家新創公司籌集到了 360 萬美元的資金。Beutel 表示這筆資金將用於擴大 Flower 的核心團隊，發展更多的研究人員和開發人員，並加速開發支撐 Flower 框架和生態系統的開源軟體。
評論和建議
Flower 的努力在解決 AI 領域中的一個重要問題上具有重要意義。現有的訓練方法主要依賴公共資料，但這只是所有可用資料的一小部分。Flower 提供的聯邦學習平臺為 AI 模型的訓練提供了一種去中心化的替代方案，使得開發人員能夠充分利用分散的資料進行訓練，同時擔心隱私或合規問題。
然而聯邦學習仍然面臨一些挑戰。由於缺乏廣泛的分散資料訓練，我們缺乏對流行方法的一個關鍵質量控制，這也是 AI 面臨的可重複性危機之一。Flower 希望透過眾人共同努力，在 Flower 平臺上提供世界上最大的一套開源聯邦技術，以解決這個問題。
最後 Flower 的成功例證以及其與 Brave 瀏覽器的合作專案 Dandelion 顯示出許多機構對於 Flower 這樣的平臺的需求。隨著 AI 面臨越來越多的法規管制和資料來源的特殊關注，Flower 提供了一個可以保護使用者隱私的 AI 系統構建平臺，同時仍然能夠利用比以往更多的資料。
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