Technikos gigantai mėgsta pasigirti trilijono parametrų AI modeliais, kuriems reikalingi masyvūs ir brangūs GPU klasteriai. Tačiau Fastino laikosi kitokio požiūrio.
„Palo Alto“ pagrindu sukurtas startuolis sako, kad jis išrado naujo tipo AI modelio architektūrą, kuri yra tyčia maža ir specifinė užduotimi. Modeliai yra tokie maži, kad jie mokomi žemos klasės žaidimų GPU, kurių vertė mažesnė nei 100 000 USD, iš viso, sako Fastino.
Metodas pritraukia dėmesį. „Fastino“ užsitikrino 17,5 mln. USD sėklų finansavimo, kuriam vadovavo „Khosla Ventures“, garsiai pirmąjį „Openai“ rizikos investuotoją, „Fastino“ pasakoja tik „TechCrunch“.
Tai padidina bendrą „Startup“ finansavimą iki beveik 25 milijonų dolerių. Praėjusį lapkritį ji surinko 7 milijonus dolerių per prieš sėklą, kuriai vadovavo „Microsoft“ „VC Arm M12“ ir „Insight Partners“.
„Mūsų modeliai yra greitesni, tikslesni ir kainuoja trupmeną treniruotis, o pralenkdami pavyzdinius modelius-konkrečias užduotis“,-sako Ash Lewis, „Fastino“ generalinis direktorius ir įkūrėjas.
„Fastino“ sukūrė mažų modelių rinkinį, kurį parduoda įmonių klientams. Kiekvienas modelis sutelkia dėmesį į konkrečią užduotį, kurios įmonei gali prireikti, pavyzdžiui, perduoti neskelbtinus duomenis ar apibendrinti įmonės dokumentus.
„Fastino“ dar neatskleidžia ankstyvosios metrikos ar vartotojų, tačiau sako, kad jo našumas sukelia ankstyvuosius vartotojus. Pvz., Kadangi jie yra tokie maži, jo modeliai gali pateikti visą atsakymą vienu prieigos raktu, Lewisas pasakojo „TechCrunch“, parodydamas, kad technika pateikė išsamų atsakymą vienu metu milisekundėmis.
„TechCrunch“ renginys
Berkeley, CA
|
Birželio 5 d
Užsisakykite dabar
Dar šiek tiek anksti pasakyti, ar „Fastino“ požiūris pasivys. Įmonių AI erdvė yra perpildyta, o tokios kompanijos kaip „Cohere“ ir „Databricks“ taip pat vertina AI, kurios puikiai tinka tam tikroms užduotims. O į įmonę orientuotų SATA modelių gamintojai, įskaitant antropinę ir „Mistral“, taip pat siūlo mažus modelius. Taip pat ne paslaptis, kad generatyvinės AI ateitis įmonei greičiausiai yra mažesniuose, labiau orientuotuose kalbų modeliuose.
Laikas gali pasakyti, tačiau ankstyvas Khosla pasitikėjimo balsavimas tikrai nepakenkia. Kol kas Fastino sako, kad daugiausia dėmesio skiriama pažangiausios AI komandos kūrimui. Tai nukreipia į aukščiausių AI laboratorijų tyrėjus, kurie nėra apsėstos kurti didžiausio modelio ar mušti etalonus.
„Mūsų įdarbinimo strategija labai orientuota į tyrėjus, kurie galbūt turi prieštaringą minties procesą, kaip šiuo metu kuriami kalbų modeliai“, – sako Lewis.
