Reka 從隱藏的狀態中浮現以為企業建立定制化 AI 模型
凱爾·韋格斯於 7 小時
大型語言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT-4，最近非常熱門，因為它們具有無與倫比的分析和生成文字能力。但對於希望利用 LLM 進行特定任務的組織來說比如以品牌風格撰寫廣告文案，其一般性質可能會成為一個負擔。當指令變得太精確時，即使是最好的 LLM 也會在一致性上有困難。對 LLM 進行微調或縮小範圍是一種解決方案。但從技術角度來看，這通常很具有挑戰性，而且成本高昂。為了尋找更簡單的方法，DeepMind、Google、Baidu 和 Meta 的一個研究團隊成立了 Reka 公司，該公司今天以 5800 萬美元的估值從隱藏狀態中浮現出來。DST Global Partners 和 Radical Ventures 領銜領投，戰略合作夥伴 Snowflake Ventures 以及一批天使投資者也參與其中其中包括前 GitHub CEO Nat Friedman。位於舊金山的 Reka 公司是 Dani Yogatama、Cyprien de Masson、Qi Liu Head 和 Yi Tay 的心血結晶。在研究開發 DeepMind 的 AlphaCode 和 Bard 等 AI 系統時，這四位創始人表示他們意識到預期一個 LLM 能夠部署到所有可能的用例中是不切實際的。“我們理解到 AI 的變革力量，並希望以負責任的方式將這項技術的好處帶給世界，”Yogatama 在接受 TechCrunch 的電子郵件存取時表示。“Reka 是一家為人類、組織和企業開發模型的研究和產品公司。”
Reka 的第一個商業產品 Yasa 並不能達到那些崇高的抱負，但它體現了這家新創公司的早期方法。除了文字外，Yasa 還是一個多模態的 AI“助手”，除了詞語和短語外，還能理解影象、影片和表格資料。Yogatama 表示它可以用於生成想法、回答基本問題，還可以從企業的內部資料中獲取洞察。在這方面，Yasa 和 GPT-4 等模型相似，它們也能理解文字和影象。但不同之處在於，Yasa 可以輕鬆地根據專有資料和應用進行個性化調整。“我們的技術使企業能夠從 LLM 的進展中受益，以滿足其部署約束條件，而無需內部專家 AI 工程師團隊，”Yogatama 表示。Yasa 只是一個開始。接下來，Reka 計劃將注意力轉向可以接受和生成更多型別資料的 AI，並實現持續的自我改善，無需重新培訓。為此，當前僅對選定的客戶提供服務，Reka 還提供了一項服務，將其開發的 LLM 調整為定制或專有的公司資料集。根據應用和專案約束的不同，客戶可以在自己的基礎架構上執行“精煉”模型，也可以透過 Reka 的 API 執行。“值得注意的是，Reka 並不是唯一一家追求更適合企業用例的模型的新創公司。Writer 公司讓客戶根據自己的內容和風格指南微調 LLM。Contextual AI 和 LlamaIndex 則正在開發工具，讓企業將自己的資料新增到現有的 LLM 中。Cohere 則根據客戶的要求培訓 LLM。不甘示弱的 OpenAI 等大公司現在也提供了微調模型和將其存取到網際網路和其他資源的工具，以確保其保持最新。但 Reka 的銷售策略贏得了一位早期客戶（也是投資者）Snowflake 的青睞，該公司與這家新創公司合作，讓 Snowflake 的客戶可以從其帳戶中部署 Yasa。大資料分析公司 Appen 最近也宣布，該公司正在與 Reka 合作為企業建立定制的多模式模型驅動應用程式。當被問及為什麼投資 Reka 時，Radical Ventures 的合作夥伴羅布·託伊斯表示：“Reka 的獨特之處在於它能使每家企業獲得 LLM 的力量和潛力，而不必忍受太多的折衷。”“Reka 的 Yasa 模型對企業保持資料在公司內部，它們在成本和能源效率方面極高，而且不需要昂貴的研究團隊從頭開始搭建模型。如果每個企業都將成為一家‘AI’企業，Reka 的雄心是為每一家企業提供自己的生產質量的基礎模型。”Yogatama 表示當前並未產生收入的 Reka 將利用迄今為止的資金從 Nvidia 購買計算能力並建立業務團隊。
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