Il y a un changement dans l’air, et il semble que les entreprises doivent réfléchir à la façon de mettre en œuvre de grands modèles de langage, mais comme pour toute nouvelle technologie avancée, c’est souvent plus facile à dire qu’à faire, en particulier pour les organisations moins techniques.
AirOps, une start-up en phase de démarrage, est au bon endroit au bon moment, aidant les entreprises à tirer parti de ces nouvelles capacités pour créer des applications basées sur l’IA au-dessus de grands modèles de langage. Aujourd’hui, la société a annoncé un tour de table de 7 millions de dollars, qui s’est en fait clôturé au début de l’année dernière.
Le PDG et co-fondateur de la société, Alex Halliday, a déclaré qu’avec l’intérêt récent pour les LLM, il y a un défi pour les entreprises qui tentent de s’impliquer. « Il y a un très grand écart à combler entre ces capacités incroyables avec lesquelles les gens peuvent jouer dans des choses comme ChatGPT, puis [applying that] au genre de défis les plus difficiles dans l’entreprise. Nous créons donc une plate-forme qui permet aux gens d’entrer et de créer des solutions personnalisées en plus de ces algorithmes qui font vraiment bouger les chiffres dans l’entreprise », a déclaré Halliday à TechCrunch.
La société aide actuellement ses clients à créer des applications sur trois LLM : GPT-4, GPT-3 et Claude. L’idée est d’aider les utilisateurs à faire des choses comme l’automatisation des processus, l’extraction d’informations à partir de données, la génération de contenu personnalisé et l’exécution de techniques de traitement du langage naturel. selon l’entreprise.
Halliday dit que les clients actuels recherchent des moyens de tirer parti de leurs propres données et contenus en conjonction avec les LLM pour créer de nouveaux contenus à partir de ce corpus existant ou créer une expérience d’IA générative en plus de leur logiciel existant.
L’une des principales propositions de valeur de l’entreprise est d’aider les clients à utiliser ces modèles de manière plus efficace et efficiente, car cela peut coûter cher. « Ce qui est vraiment intéressant, c’est que vous pouvez en fait utiliser les modèles plus grands pour former des modèles plus petits. Alors peut-être que pendant les deux premiers mois, vous utiliseriez GPT-4, et cela créerait les sorties de formation pour ensuite utiliser un modèle open source plus petit qui a été affiné », a-t-il déclaré.
Et AirOps peut vous aider à franchir ces étapes. « Nous apprenons vraiment les bonnes recettes et architectures ici, mais nous nous attendons à ce qu’avec le temps, le type d’approche bouillir l’océan, marteau de forgeron cède la place à une compréhension plus nuancée et meilleure de la façon de tirer parti du menu de choix les gens ont », a-t-il dit.
L’entreprise a été lancée l’année dernière dans le but d’aider à tirer parti de ses données organisationnelles, mais à mesure que les LLM sont entrés dans la conscience du public, l’entreprise a changé d’orientation. « Alors que nous commencions à examiner l’application des LLM à l’espace des données, nous avons réalisé qu’en fait, une opportunité beaucoup plus grande consistait à aider les gens à combiner les LLM avec leurs données pour créer des flux de travail et des applications personnalisés », a-t-il déclaré. L’automne dernier, ils se sont vraiment concentrés sur cette approche.
L’entreprise compte 14 employés avec quelques postes ouverts. Halliday dit qu’il voit la diversité à travers de nombreuses dimensions, mais il vise à constituer une base d’employés diversifiée au fur et à mesure qu’il construit l’entreprise, et cela est particulièrement vrai compte tenu de la taille des nouveaux LLM. « Nous avons vraiment été très ouverts d’esprit lorsque nous avons embauché des personnes d’horizons et de niveaux d’expérience différents », a-t-il déclaré.
L’investissement de démarrage de 7 millions de dollars a été dirigé par Wing VC avec la participation de Founder Collective, XFund, Village Global, Apollo Projects et Lachy Groom.
