A Trajectory, uma startup que quer facilitar para especialistas o aprimoramento de modelos de IA, captou US$ 45 milhões em uma rodada Série A com valuation de US$ 300 milhões. A Sequoia liderou a rodada, com a participação da Nvidia, Bessemer Venture Partners e Bain Capital Ventures.

Por que os modelos de IA precisam de pós-treinamento?

A empresa, com 18 funcionários, foi fundada há cerca de um ano por três colegas de Stanford que antes trabalharam no Google DeepMind e na Apple. Sua plataforma é construída em torno de uma lacuna básica da tecnologia atual. Seja um modelo vindo da OpenAI, da Anthropic ou de um projeto de código aberto, ele não aprende com seus erros sem treinamento adicional.

Empresas que adaptam esses modelos para áreas especializadas, como direito e finanças, normalmente fazem o ajuste fino de modelos gerais. Isso geralmente significa contratar equipes internas de pesquisa ou depender de consultores caros, conhecidos como engenheiros de implantação avançada, ou FDEs. A Trajectory quer automatizar esse trabalho para que os modelos aprendam com o feedback e continuem melhorando em tarefas especializadas.

Como a plataforma da Trajectory aprimora os modelos de IA?

O processo funciona assim. A empresa começa com um modelo de IA de código aberto e conecta a Trajectory às suas aplicações. A plataforma coleta feedback sobre o desempenho do modelo e, em seguida, usa essas informações para retreiná-lo. Com o tempo, o modelo melhora na tarefa específica para a qual foi designado.

O cofundador Ronak Malde compara os modelos fundacionais atuais a um doutorando muito inteligente que está sempre começando um novo emprego. “Mas o que a economia valoriza é alguém que trabalhou na função por 30 anos”, disse Malde ao TechCrunch.

Harvey e Rogo já usam a plataforma para fazer o pós-treinamento de modelos de código aberto. O objetivo é fazer com que esses modelos tenham um desempenho mais parecido com o de advogados experientes ou analistas financeiros. Para isso, eles aprendem com tarefas anteriores, como revisar um tipo específico de contrato jurídico ou avaliar uma empresa usando uma metodologia determinada. Outros clientes da Trajectory incluem Decagon, Mercor e Nvidia. A empresa agora disponibiliza publicamente a plataforma de pós-treinamento.

Malde afirmou que as pessoas que usam a Trajectory decidem “o que é um bom resultado para sua organização e podem transformar isso em melhorias para o seu modelo”. Advogados, médicos e outros especialistas conseguem aprimorar os modelos quase sem ajuda, disse ele. Isso poderia tornar a implantação de IA especializada mais rápida e barata.

A abordagem tem algumas semelhanças com a autoaperfeiçoamento recursivo, ideia de que sistemas de IA podem melhorar suas próprias capacidades. O cofundador Michael Elabd defende que manter humanos envolvidos no treinamento torna o método da Trajectory mais seguro. A autoevolução autônoma, segundo ele, poderia levar a resultados não intencionais ou até perigosos.

A Trajectory não é a única startup que busca esse mercado. A Thinking Machines Lab, fundada pela ex-CTO da OpenAI Mira Murati, está por trás da plataforma de ajuste fino Tinker. A Applied Compute, avaliada em US$ 3,25 bilhões no mês passado, também atua no setor. A Prime Intellect oferece uma plataforma que ajuda empresas a criar e treinar seus próprios agentes de IA.

Malde acredita que a maior vantagem da startup é sua equipe. Ele estava entre os poucos pesquisadores que o Google DeepMind contratou por meio de um acqui-hire da Windsurf. Elabd também trabalhou no DeepMind, e o terceiro cofundador, Arjun Karanam, trabalhou anteriormente com modelos fundacionais generativos na Apple. A empresa também recrutou pesquisadores e designers de produto da OpenAI, Stripe e Netflix.

Karanam afirma que a equipe desenvolveu uma interface que torna o pós-treinamento mais acessível a clientes não técnicos. Esse trabalho de design, segundo ele, é o que permitirá que pessoas fora das equipes de engenharia moldem o comportamento de seus modelos de IA.

Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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