Vellum.ai 籌集 500 萬美元，紛亂 AI 服務需求大幅增長
引言
在最近的訊息中，新創公司 Vellum.ai 宣布已經籌集到了 500 萬美元的種子輪融資。儘管該公司沒有具體透露這輪融資中的主導投資者是誰，但是 TechCrunch 報導稱，Rebel Fund、Eastlink Capital、Pioneer Fund、Y Combinator 和一些天使投資人參與了這輪融資。Vellum.ai 是一家新創公司，旨在幫助企業改進其生成性人工智慧(prompting)技術。根據 Vellum 提供給 TechCrunch 的資料，市場對該新創公司正在建設的技術非常感興趣。Vellum 當前已經擁有 40 個付費使用者，其收入每個月增長約 25%至 30%。對於一家今年剛成立的公司來說這是一個令人印象深刻的成績。
背景
在簡單介紹 Vellum.ai 及其產品的基礎上，我們來探討下 prompt engineering(生成性 AI 提示工程)這一概念。Vellum 的執行長兼創始人 Akash Sharma 在接受採訪時表示他和他的兩個聯合創始人在 2019 年時是 Dover 公司的員工，該公司同樣是一家 Y Combinator 孵化的新創公司。在 Dover 期間，他們使用 GPT 3 開發了生成性 AI 應用程式，用於撰寫招聘郵件、職位描述等。然而他們注意到他們花了太多時間在生成 off-shee proms 上，無法對生產中的 off-shee prom 進行版本控制和質量測量。因此他們需要開發生成性 AI 工具，以實現模型的進一步調整和語義搜尋。
這項工作無法避免，Sharma 表示團隊需要在內部工具上花費大量時間，而不能專注於為終端使用者開發。正是由於這種經驗以及他的兩個聯合創始人在機器學習操作方面的背景，當 ChatGPT 在去年發布時，他們意識到生成性 AI 提示工程的市場需求將«指數級增長»。於是，Vellum 應運而生。
使用生成性 AI 提示工程的挑戰
使用生成性 AI 提示工程不僅僅是為了讓生成性模型做出奇特的事情，相反它更像是一種自然語言程式設計。
使用生成性 AI 模型需要深入理解生成性模型的基本原理以及對算法的理解才能確保生成性模型的正確性和可靠性。Sharma 舉了一個酒店技術支援公司的例子，該公司想要建立一個能夠回答問題的生成性 AI 代理人。這需要先將問題進行分類，判斷是由人還是生成性 AI 模型來回答。如果生成性 AI 模型是要回答的，那麼模型輸出的內容必須正確無誤，避免出現錯誤的回答。也就是說，生成性 AI 模型之間的存取必須具有邏輯的流暢性。因此生成性 AI 提示工程需要建立一個類似於自然語言程式設計的框架，並提供相應的工具和技術支援。
市場潛力和趨勢
如同我們之前在 TechCrunch+報道的那樣，企業生成性 AI 市場預計將呈現巨大的增長趨勢。在這個市場中，需要一些用於生成性 AI 提示工程的工具和技術，以使生成性 AI 模型更好地服務企業。
雖然 Vellum 沒有透露具體的定價方案，但他們表示服務費用在每月三到四位數。根據這個價格和三十多個客戶的數量來看，Vellum 獲得了一個非常可觀的營收基數。需求的快速增長往往與市場規模相關，因此可以說，企業對於生成性 AI 模型的需求十分旺盛。這對於那些正在建立、部署或支援生成性 AI 模型的公司來說是一個利好訊息。
結論和建議
Vellum 的成功籌資表明，生成性 AI 提示工程是一個充滿潛力的領域，將伴隨著人工智慧技術發展而快速增長。生成性 AI 模型的成功應用將有賴於生成性 AI 提示工程的持續發展和創新。相應地，企業應該關注並投資於生成性 AI 提示工程的技術和工具。
我們建議企業在使用生成性 AI 模型之前，先仔細考慮充分的生成性 AI 提示工程。這要求企業具備相應的專業知識和技術能力。此外在市場上已經存在一些生成性 AI 提示工程的工具和平臺，企業可以進行評估和選擇。
最後值得注意的是，生成性 AI 提示工程是一個新興的領域，仍然有很多的挑戰和問題需要解決。我們期待未來的發展，並希望生成性 AI 提示工程能夠在各個領域發揮重要作用，推動人工智慧技術的進一步發展。
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