TypeSafeAI представляє Jev як альтернативу автоматизованим рішенням

Інша модель для фіксованих рішень

TypeSafeAI представила Jev 15 вересня в Кремнієвій долині, повідомляє The Wall Street Journal. На відміну від чат-ботів, що генерують текст, і великих мовних моделей, Jev за допомогою машинного навчання класифікує вхідні дані в заздалегідь визначені результати, зокрема відповідями «так» або «ні», бали або вибрані зі списку відповіді. Стартап називає цей підхід навчанням з підкріпленням для відкаліброваних рішень.

Генеральний директор TypeSafeAI Діого Алмейда брав участь у розробці ChatGPT в OpenAI, перш ніж покинути компанію у 2024 році. За його словами, Jev швидкий, дешевий і дає послідовні результати, що дозволяє подолати ті обмеження LLM, які важко прогнозувати.

Докази щодо надійності та використання

TypeSafeAI каже, що Jev призначений для автоматизації програмного забезпечення. За словами Алмейди, великі LLM добре справляються із завданнями, які потребують участі людини, але для автоматизації є «зовсім непридатними». Він порівняв розробку програмного забезпечення зі спорудженням надійного фундаменту та поступовим додаванням функцій і сказав, що чат-боти так не працюють.

Алмейда сказав, що близько 25% компаній із Fortune 500 уже використовували Jev. Він також сказав, що добова пропускна здатність досягла 1 трильйона токенів за тиждень до цього та назвав зростання експоненційним.

Фінансування та конкурентні продукти

Фірма венчурного капіталу DCVC вклала в TypeSafeAI 40 мільйонів доларів. За даними The Information, стартап вів переговори про залучення понад 1 мільярд доларів, а деякі інвестори називали оцінку понад 10 мільярдів доларів. Алмейда відмовився коментувати ці переговори.

Подібні сервіси також з’являються. Наприкінці вересня OpenAI представила Decisions API, який обробляє її модель Luna і видає фіксовані відповіді на визначені користувачем питання. Стартап з аналітики даних Databricks випустив функцію ai_decide. Алмейда очікував появи копікатів, але сказав, що впевнений: Jev буде кращим.