Chama-se Laboratório de IA. básico surgiu do sigilo na quinta-feira para oferecer um novo modelo subjacente para resolver um problema antigo: como extrair insights das vastas quantidades de dados estruturados que as empresas geram. A empresa acredita que, ao combinar sistemas mais antigos de IA preditiva com ferramentas mais modernas, poderá remodelar a forma como as grandes empresas analisam os dados.
“LLM é ótimo para processar dados não estruturados como texto, áudio, vídeo e código, mas não é muito bom para processar dados estruturados como tabelas”, disse o CEO Jeremy Fraenkel ao TechCrunch. “Com nosso modelo Nexus, construímos o melhor modelo subjacente para processar esse tipo de dados.”
A ideia já gerou interesse significativo por parte dos investidores. A empresa levantou US$ 255 milhões em financiamento com uma avaliação de US$ 1,2 bilhão e está saindo do sigilo. A maior parte disso vem de uma rodada recente da Série A de US$ 225 milhões liderada por Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures e Salesforce Ventures. A Hetz Ventures também participou da Série A, com financiamento anjo do CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, do cofundador da Brex, Henrique Dubugras, e do CEO da Datadog, Olivier Pomel.
O Nexus da Fundamental, chamado de modelo tabular em grande escala (LTM) em vez de modelo de linguagem em grande escala (LLM), afasta-se das práticas modernas de IA de várias maneiras importantes. Este modelo é definitivo. Isso significa que você receberá a mesma resposta sempre que for feita uma pergunta específica. arquitetura do transformador Isso define os modelos da maioria dos laboratórios de IA modernos. Na Fundamental, chamamos isso de modelo fundamental porque passamos pelas etapas habituais de pré-treinamento e ajuste fino, mas os resultados são muito diferentes daqueles que nossos clientes obtêm quando fazem parceria com OpenAI ou Anthropic.
Essas diferenças são importantes porque a Fundamental busca casos de uso onde os modelos modernos de IA frequentemente falham. Como os modelos de IA baseados no Transformer só podem processar dados dentro da janela de contexto, eles muitas vezes têm problemas para inferir conjuntos de dados muito grandes (por exemplo, ao analisar planilhas com bilhões de linhas). No entanto, esses tipos de grandes conjuntos de dados estruturados são comuns em grandes empresas, criando enormes oportunidades para modelos escalonáveis.
Segundo Frenkel, esta é uma grande oportunidade para os fundamentos. O Nexus permite que a empresa traga a tecnologia mais recente para análise de big data, oferecendo mais poder e flexibilidade do que os algoritmos atualmente em uso.
“Agora que podemos usar um modelo para todos os casos de uso, podemos expandir significativamente o número de casos de uso em que trabalhamos”, disse ele ao TechCrunch. “E em cada um desses casos de uso, você obtém um desempenho melhor do que conseguiria com um exército de cientistas de dados.”
Esta promessa já resultou numa série de negócios de alto perfil, incluindo negócios de sete dígitos com clientes da Fortune 100. A empresa também tem uma parceria estratégica com a AWS que permite aos usuários da AWS implantar o Nexus diretamente de suas instâncias existentes.
