Deepset cu sediul în Berlin strânge 27 de milioane de euro pentru a ajuta companiile să-și exploateze propriile date cu LLM | UE-Startup-uri

Până acum, întreprinderile și angajații lor au trebuit să se bazeze pe căutări de bază bazate pe cuvinte cheie atunci când încearcă să găsească informații din datele lor nestructurate - colecții de documente, rapoarte, informații și alte informații textuale. În 2015, întreprinderile a creat 30% din totalul datelor la nivel mondial, iar până în 2025, această pondere este de așteptat să se dubleze. Pentru companiile care se află pe un munte de date, căutarea, preluarea, rezumarea, descoperirea și analizarea rapidă și precisă a datelor textuale este una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă și doar crește. LLM-urile, care sunt modele de învățare automată capabile să-și aplice învățările în câteva secunde pentru a rezolva o varietate de probleme de afaceri, ar putea rezolva acest lucru. 

În acest context, adânc, o platformă de întreprindere pentru crearea de aplicații cu LLM-uri, a strâns 27 de milioane de euro în finanțare condusă de Balderton Capital. Runda a inclus și participarea investitorilor existenți GV (Google Ventures) și Harpoon Ventures. 

deepset rezolvă una dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă întreprinderile astăzi – cum să-și exploateze propriile date mai rapid, mai ușor și la scară. Face acest lucru ajutând organizațiile să exploateze potențialul celei mai avansate și promițătoare tehnologii de astăzi, modelele lingvistice mari (LLM). Întreprinderile care nu au experiență deplină sau timp pentru a-și construi propria platformă LLM pot folosi Cloudul profund pentru a valorifica puterea procesării limbajului natural (NLP) pentru a-și construi propriile aplicații activate LLM.

Milos Rusic, co-fondatorul deepset, a spus: „Întreprinderile pot vedea beneficii uriașe din utilizarea tehnologiei LLM. La deepset, oferim o platformă care ajută la unirea deceniilor de cercetare în învățarea automată și informatică în aplicații pregătite pentru producție. În același mod, nu trebuie să știți prea multe despre arhitectura microcipului pentru a scrie software, nu trebuie să fiți cercetător științific NLP sau LLM pentru a utiliza cadrul nostru Haystack și Cloudul profund.”

Deepset Cloud poate rezolva problemele organizaționale inerente în construirea de aplicații personalizate bazate pe LLM, asistând inginerii AI, inginerii software și managerii de produs să adapteze metodologia de iterație rapidă la NLP și, în consecință, să dezvolte aplicații într-un mod standardizat și previzibil. Deoarece deepset Cloud facilitează pentru echipa de produs să stabilească un ciclu de viață adecvat al dezvoltării software, poate reduce dramatic timpul de lansare pe piață și poate ajuta organizațiile să rămână agnostice de model. 

deepset Cloud a ajutat editura juridică europeană Manz, de exemplu, să acceseze o categorie nouă și în creștere rapidă de produse activate LLM pentru profesioniștii din domeniul juridic, fără a avea specialiști ML. Echipa juridică poate găsi acum instantaneu precedente, reglementări relevante, șabloane, date de referință încrucișată, rezuma constatări și multe altele din milioane de documente. Acest lucru implică o economie semnificativă de timp pentru oricine din domeniul juridic, permițând în același timp lui Manz să-și mențină datele actualizate și să poată fi căutate, ceea ce ajută, în cele din urmă, compania să-și dezvolte baza de clienți și să rămână relevantă. Între timp, echipa de cercetare și dezvoltare a producătorului de avioane Airbus folosește tehnologia open source a deepset, Haystack, pentru a construi o aplicație care îi ajută pe piloți să descopere și să utilizeze cele mai relevante linii directoare de operare a aeronavelor din cabina de pilotaj, unde timpul de informare este esențial. 

James Wise, partener la Balderton, a comentat:  „Ritmul schimbării în puterea LLM-urilor este remarcabil, dar până în prezent au fost multe teste fără instrumentele necesare pentru a introduce aplicațiile construite din aceste noi modele în producție. Deepset Cloud și Haystack furnizează instrumentele și platforma pentru ca întreprinderile să dezvolte noi aplicații AI puternice în mod transparent și sigur.” 

Fondatorii deepset Milos Rusic, Malte Pietsch și Timo Möller au observat pentru prima dată potențialul procesării limbajului natural de a transforma întreprinderea în 2018. După ce a văzut direct barierele în construirea de aplicații LLM, echipa a dorit să reducă decalajul dintre potențialele LLM pe care le poate aduce întreprinderi, cu natura rapidă și complexă a tehnologiei și cercetării. 

Această ultimă rundă de finanțare duce la 42 de milioane de euro totalul strâns de firma din Berlin. deepset și-a asigurat, de asemenea, sprijin din partea fondatorilor cu experiență în open source, inclusiv Alex Ratner (Snorkel AI), Mustafa Suleyman (Deepmind), Spencer Kimball (Cockroach Labs), Jeff Hammerbacher (Cloudera) și Emil Eifrem (Neo4j).

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• ChartPrime. Crește-ți jocul de tranzacționare cu ChartPrime. Accesați Aici.
• BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.eu-startups.com/2023/08/berlin-based-deepset-raises-e27-million-to-help-companies-exploit-their-own-data-with-llms/