Hầu hết ngành công nghiệp AI đang cố gắng khắc phục ảo giác bằng cách xây dựng các mô hình lớn hơn, thông minh hơn. Một công ty khởi nghiệp có tên Có lẽ đang đặt cược vào điều ngược lại.
Công ty đã huy động được 9 triệu USD trong vòng hạt giống do Andreessen Horowitz và Accel đồng dẫn đầu, cùng với Tokyo Black và Vermilion Cliffs Ventures, để phát hiện các lỗi thực tế của AI trước khi chúng đến tay người dùng. Nó hướng tới độ chính xác 99,99% mà phần mềm thông thường coi là đương nhiên nhưng các mô hình ngôn ngữ lớn hiếm khi đạt được.
Bí quyết của nó là dựa vào mô hình ít hơn chứ không phải nhiều hơn. Có lẽ sản phẩm đầu tiên của có lẽ là một ‘tác nhân dữ liệu có thể xác minh’ tại địa phương trả lời các câu hỏi từ các bộ dữ liệu lộn xộn, chạy từng câu trả lời thông qua cái mà người sáng lập Peter Elias gọi là ‘bộ đồ khoa học dữ liệu’.
Một bộ dây nịt, không phải một bộ não lớn hơn
Mô hình thực hiện lần vượt qua đầu tiên, sau đó một trình xác thực xác định, riêng biệt sẽ kiểm tra câu trả lời dựa trên dữ liệu thực tế và loại bỏ bất kỳ nội dung nào không khớp. Mô hình được đào tạo dựa trên trình xác nhận đó và mọi kết quả đều có trích dẫn và dấu vết kiểm tra.
Elias nói: “Kỹ thuật khai thác của bạn càng tốt thì mô hình càng yếu. Giảm đủ sự mơ hồ, tranh luận sẽ diễn ra và AI hầu như không phải suy nghĩ.
TNW City Coworking Space – Nơi công việc tốt nhất của bạn diễn ra
Một không gian làm việc được thiết kế để phát triển, hợp tác và có cơ hội kết nối vô tận ở trung tâm công nghệ.
Điều đó có một hậu quả nổi bật đối với chi phí. Công cụ của có lẽ chạy trên mô hình mà Elias mô tả là “bốn lớp yếu hơn” so với biên giới, đủ nhỏ để chạy trên máy tính để bàn thay vì trung tâm dữ liệu, giúp loại bỏ phần lớn hóa đơn mã thông báo.
Nó cũng tăng gấp đôi như một mức độ riêng tư. Toàn bộ mọi thứ chạy cục bộ trên cơ sở dữ liệu nguồn mở DuckDB và công ty cho biết mô hình này chỉ nhìn thấy siêu dữ liệu và số liệu thống kê, không bao giờ nhìn thấy dữ liệu thô nằm trên máy của bạn.
Nhằm mục đích phản ứng dữ dội về chi phí mã thông báo
Thời điểm được chỉ định. Các công ty đang theo dõi hóa đơn AI tăng vọt ngay cả khi giá mỗi mã thông báo giảm xuống và một công cụ mang lại độ chính xác trên phần cứng cục bộ, giá rẻ sẽ trực tiếp giải quyết mối lo lắng đó.
Nó cũng xảy ra ở nơi mà lỗi gây tổn thương nhiều nhất. Có lẽ nói rằng động cơ tương tự có thể mở rộng sang công việc kế toán hoặc y tế, bất kỳ công việc ‘nhạy cảm với độ chính xác’ nào, loại công việc mà câu trả lời sai một cách tự tin là toàn bộ vấn đề, như các nhà nghiên cứu cảnh báo về ảo giác trong khoa học liên tục chỉ ra.
Một tuyên bố khiêu khích, và bắt
Elias còn đi xa hơn, cho rằng các phòng thí nghiệm lớn đã không chế tạo được thứ này vì ‘họ kiếm được tiền khi bạn sửa mô hình nhiều lần hơn’. Đó là một đường dây bán hàng gọn gàng và có thể cạnh tranh: các phòng thí nghiệm lớn đổ nguồn lực vào việc cắt giảm ảo giác, và một người chơi nhỏ hơn có mọi lý do để tự nhận mình là nhà môi giới trung thực.
Sự cảnh báo lớn hơn là phạm vi. Trình xác thực chỉ hoạt động khi có một sự thật có cơ sở vững chắc để kiểm tra, chẳng hạn như tập dữ liệu, đó là lý do tại sao Có lẽ bắt đầu bằng dữ liệu thay vì viết mở. Nó là hạt giống trị giá 9 triệu USD, sản phẩm đang được xem trước công khai ở phiên bản 0.1 và con số 99,99% vẫn là mục tiêu chứ không phải kết quả. Nhưng trong một thị trường đông đúc với những nỗ lực chế ngự ảo giác, việc đặt cược vào các mô hình nhỏ hơn ít nhất cũng là một cuộc đánh cược mới mẻ và một a16z và Accel sẵn sàng tài trợ.
Nguồn The Next Web