Deepset, işletmelerin LLM’lerin değerini ortaya çıkarmasına yardımcı olmak için 30 milyon dolar artırdı

Almanya merkezli Derin setKuruluşların iş akışlarında büyük dil modellerinin (LLM’ler) değerini ortaya çıkarmalarına yardımcı olan bir girişim olan , bugün yeni bir finansman turunda 30 milyon $ duyurdu. Şirket, sermayeyi, sanal özel bulut (VPC) kurulumları için optimizasyonlar ve nesnelerin gözlemlenebilirlik tarafına odaklanma dahil olmak üzere yeni yeteneklerle ticari teklifi olan derin küme Bulutunu daha da geliştirmek için kullanacağını söyledi.

Yatırım, mevcut şirket yatırımcıları GV (Google Ventures), Harpoon, System.One ve Lunar’ın katılımıyla Balderton Capital tarafından yönetildi. Deepset’in topladığı toplam sermayeyi 46 milyon dolara çıkarıyor. Önceki destekçiler Snorkel AI’dan Alex Ratner, Deepmind’den Mustafa Suleyman, Cockroach Labs’tan Spencer Kimball, Cloudera’dan Jeff Hammerbacher ve Neo4j’den Emil Eifrem yer alıyor.

Gelişme, sektörler ve dünya genelindeki şirketlerin artan veri hacimlerinin getirdiği zorluklarla daha iyi başa çıkmak ve ekiplerinin daha verimli çalışmasını sağlamak için dahili sistemlerindeki büyük dil modellerinin gücünden yararlanmaya çalıştıkları bir zamanda geldi.

Deepset LLM desteğini nasıl sağlıyor?

2025 yılına kadar, küresel veri küresinin şu kadar büyümesi bekleniyor: 163 zettabayt. Bunun yaklaşık %60’ı kurumsal sistemlerden gelen veriler olacak, bu da ekiplerin başa çıkması gereken bir yığın veri olacağı anlamına geliyor. Bu, ilgili, işle ilgili bilgilerin aranmasını, alınmasını, özetlenmesini ve analiz edilmesini büyük bir görev haline getirecektir.

Şimdi, büyük dil modelleri dilbilimsel sezgi ve anlambilim geliştirmek için eğitilebilirken, bunları iş uygulamalarında bu zorluğun üstesinden gelmek için kullanmak, özellikle yapay zeka olmayan şirketler için oldukça zor olabilir. Deepset’in devreye girdiği yer burasıdır.

şirket sunuyor açık kaynak çerçeve – dublajlı saman yığını — bu, geliştiricilerin modern bir NLP projesi için gerekli olan bileşenleri tescilli ve açık kaynaklı LLM’lerden ve vektör veritabanları dosya dönüştürücüler ve metin gömme modelleri. Bileşenler seçildikten sonra, çerçeve bunları LLM odaklı uygulamalar oluşturmak için boru hatlarına veya aracılara bağlar.

Bu tür bir uygulama, şirket dokümanları için Google benzeri bir arama motorundan, konuşma tabanlı yapay zekaya ve güçlü bir dahili yardım masasına kadar her şey olabilir.

Deepset ısmarlama ile beş yıl önce başladı NLP çözümleri ve bu çabaları 2019’da Haystack’in piyasaya sürülmesiyle takip etti. Geçen yıl, yapay zeka ekiplerinin özelleştirilmiş ve esnek yapı oluşturmasına olanak tanıyan, modelden bağımsız, SOC 2 sertifikalı bir bulut platformu olan deepset Cloud ile portföyünü genişletti. LLM verilerinin tam sahipliğini korurken sistemler. Bu, şirketin ticari teklifidir.

Şirketin açıkladığı gibi, deepset Cloud, modern bir NLP uygulamasının tüm yaşam döngüsünü (deneme, üretim ve gözlemlenebilirlik) kapsar ve farklı dil modellerini karşılaştırmayı ve değiştirmeyi kolaylaştırır. Paydaşlara hızlı prototip oluşturma, sık geri bildirim döngüleri ve kolay özelleştirme ile çalışmak için birleşik bir ortam sağlar.

“İşletmeler, LLM teknolojisinden yararlanmanın büyük faydalarını görebilir. Deepset’te, on yıllarca süren araştırmalar arasında köprü kurmaya yardımcı olan bir platform sağlıyoruz. makine öğrenme ve bilgisayar bilimini üretime hazır uygulamalara dönüştürüyor. Deepset’in kurucu ortağı Milos Rusic, “Aynı şekilde, yazılım yazmak için mikroçip mimarisi hakkında fazla bir şey bilmenize gerek yok, Haystack çerçevemizi ve derin set Bulutumuzu kullanmak için bir NLP veya LLM bilimsel araştırmacısı olmanıza gerek yok” dedi. Bir açıklamada.

Örneğin, 50 kişilik şirket Birleşik Krallık, Avrupa ve ABD Hukuk yayınevi Manz’daki işletmelerle çalışıyor; emsalleri, ilgili düzenlemeleri, şablonları ve milyonlarca kişiden daha fazlasını bulmaya yardımcı olmayı amaçlayan LLM özellikli ürünler geliştirmek için deepset Cloud’u kullanabildi. belgelerin.

Bu arada, uçak üreticisi Airbus’ın Ar-Ge ekibi, pilotların doğrudan kokpitten en ilgili uçak operasyon yönergelerini keşfetmesine ve kullanmasına yardımcı olan bir uygulama oluşturmak için Haystack’i kullanıyor. Şirkete göre, açık kaynak çerçevesi aktif kullanıcı sayısında %250 artış gördü.

Daha fazlasını yapmayı planlayın

Bu finansman turu ile şirket, uluslararası genişlemeye devam etmeyi ve ürünlerini yeni yeteneklerle geliştirmeyi planlıyor.

“Bunu, şu amaçlar için derin küme Cloud’u iyileştirerek yapacağız: YAĞ (geri alma-artırılmış nesil) uygulamalar: özellikle, bir RAG işlem hattındaki her bileşenin değerlendirilmesinin iyileştirilmesi. Ayrıca, sanal özel bulut (VPC) kurulumlarını optimize ederek platformu ağır gizlilik kısıtlamaları olan müşteriler için uygun hale getirmeye odaklanacağız” dedi.

Ayrıca, çeşitlendirmeye ve iyileştirmeye odaklanacaktır. LLM gözlemlenebilirliği blog yazısında, müşterilere LLM uygulamalarının ürün ortamlarındaki performansı konusunda güven veren derin küme Bulutta olduğu belirtildi.