Крупные технологические и венчурные компании вкладывают 1 миллиард долларов в любимую систему ML данных Scale AI

Важные новости

Крупные технологические компании и венчурные компании вкладывают 1 миллиард долларов в данные МО, любимец Scale AI /></p>
<p>Оценка Scale AI во вторник выросла почти до 14 миллиардов долларов после того, как стартап сообщил, что заработал миллиард долларов венчурного капитала на поздней стадии раунда финансирования, проводимого венчурным домом Accel при поддержке промышленности. титаны Nvidia, Amazon и Meta, и это лишь некоторые из них.</p>
<p>В то время как Nvidia заработала состояние на продаже оборудования, на котором полагаются OpenAI, Anthropic, Meta и другие, Scale претендует на известность, предоставляя данные, необходимые для реального обучения этих моделей. И, как мы уже обсуждали ранее, современные модели требуют большого количества данных. По словам Meta, для обучения такой относительно небольшой модели, как Llama 3, было использовано 15 триллионов токенов — обрывков слов и знаков препинания, из которых состоит проза и речь.</p>
<p>Компания Scale, основанная в 2016 году Александром Вангом, позиционирует себя как «фабрика данных», которая приложила руку к созданию «почти каждой ведущей модели искусственного интеллекта». Это включает в себя прямую работу с OpenAI над GPT-2 и InstructGPT, а также с несколькими программами Министерства обороны США.</p>
<p>Помимо предоставления разработчикам моделей огромных объемов тщательно размеченных данных, Scale также предоставляет услуги чтобы помочь своим партнерам точно настроить существующие наборы данных.</p>
<p>Сказать, что получение достаточного количества данных для создания еще более эффективных моделей оказалось проблематичным, было бы преуменьшением. Этот вопрос находится в центре многочисленных исков, поданных художниками, газетами, фотографами и авторами, которые утверждают, что OpenAI и другие нарушили авторские права авторов, используя их работы для обучения моделей машинного обучения.</p>
<p>И похоже, что проблема не станет проще, поскольку разработчики моделей продолжают расширять границы возможностей моделей-трансформеров.</p>
<p>«Законы масштабирования предполагают экспоненциально растущую потребность в данных по мере того, как модели становятся больше, что вызывает Ключевой вопрос: не закончатся ли у нас данные», — сказал Ван в корпоративном заявлении во вторник.</p>
<p>Если искусственный общий интеллект имеет хоть какую-то надежду стать реальностью, Скейл утверждает, что потребуется обилие данных, и они должны быть достаточно высокого качества, чтобы действительно способствовать созданию более эффективных моделей.</p>
<p>Наконец, Scale обосновывает необходимость создания системы измерения и оценки, чтобы определить, можно ли доверять этим моделям в достаточной степени для их широкого внедрения.</p>
<p>Scale — далеко не единственный стартап, чья оценка резко возросла после кризиса бум генеративного искусственного интеллекта. Ранее в этом месяце компания CoreWeave, занимающаяся графическими процессорами, привлекла $1,1 млрд нового финансирования, в результате чего ее оценка выросла до $19 млрд. Всего несколько недель спустя оператор центра обработки данных сообщил, что он получил долговое финансирование в размере 7,5 миллиардов долларов от Blackstone, BlackRock и других, чтобы оснастить еще больше центров обработки данных графическими процессорами.</p>
<p>Тем временем, менее известные выскочки в области искусственного интеллекта добились успеха. в стартовом финансировании. Помимо масштабного раунда финансирования Scale, французский стартап AFI H — ранее называвшийся Holistic AI — во вторник получил 220 миллионов долларов на ускорение разработки многоагентных базовых моделей для генеративных приложений искусственного интеллекта. ®</p>
</div></div><div class=

Новости сегодня

Последние новости