Trajectory 45 milyon dolar topladı: Yapay zekâyı avukat ve doktor kendisi eğitecek

Bugünkü büyük dil modellerinin can sıkıcı bir huyu var: Hata yapıyorlar ama yeniden eğitilmedikçe o hatadan ders çıkarmıyorlar. Hukuk ya da finans gibi uzmanlık alanlarında çalışan şirketler bu yüzden ya kendi araştırma ekiplerini kuruyor ya da pahalı danışmanlara para döküyor. Trajectory adlı genç girişim, bu işi doğrudan alan uzmanının eline vermek istiyor.

Yatırım ve ekip

TechCrunch'ın haberine göre yaklaşık bir yıl önce üç Stanford arkadaşı tarafından kurulan şirket, Sequoia liderliğinde, Nvidia, Bessemer ve Bain Capital Ventures'ın da katıldığı 45 milyon dolarlık A serisi yatırım aldı. Değerleme 300 milyon dolar, ekip ise henüz 18 kişi. Kuruculardan Ronak Malde ve Michael Elabd Google DeepMind'dan, Arjun Karanam ise Apple'ın üretken model ekibinden geliyor.

Sürekli öğrenme ne demek?

Fikir basit: Şirket açık kaynaklı bir modelle başlıyor, Trajectory'yi kendi uygulamasına bağlıyor ve platform modelin performansına dair geri bildirimleri topluyor. Sonra bu verilerle modeli yeniden eğitiyor, model de zamanla o işte ustalaşıyor. Malde bunu güzel özetliyor: Temel modeller her gün yeni bir işe başlayan çok zeki bir doktora öğrencisi gibi, ama ekonominin asıl değer verdiği kişi o işi 30 yıldır yapan biri.

Harvey ve Rogo gibi hukuk ve finans araçları platformu zaten kullanıyor; müşteriler arasında Decagon, Mercor ve Nvidia da var. Platform artık herkese açılıyor.

Benim yorumum

Bu fikrin, modelin kendi kendini geliştirmesi tartışmasına benzediğini kurucular da kabul ediyor. Elabd'ye göre fark, sürecin içinde insanın kalması; neyin iyi olduğuna uzman karar veriyor. Bana en ilginç gelen kısım da bu. Teknik bilgisi olmayan bir avukatın, kendi modelini kendi standartlarına göre eğitebilmesi gerçekten yeni bir kapı. Rakipler az değil, ama bu yaklaşım tutarsa uzmanlık alanlarında yapay zekâ çok daha hızlı yaygınlaşabilir.

• Kaynak: TechCrunch