Patronus AI начинает волшебный путь, поскольку инструмент управления LLM набирает обороты
В наши дни каждая компания пытается понять, соответствуют ли их крупные языковые модели тем правилам, которые они считают важными, а также юридическим или регулирующим требованиям. Если вы находитесь в регулируемой отрасли, то необходимость еще более острой. Возможно, именно поэтому Patronus AI находит ранний успех на рынке.
В среду компания, которая помогает клиентам убедиться, что их модели соответствуют различным аспектам, объявила о закрытии раунда финансирования серии A на сумму $17 миллионов, всего через 8 месяцев после объявления раунда зернотого капитала на сумму $3 миллиона.
"Очень многое из того, что привлекло инвесторов, заключается в том, что мы являемся явным лидером в этой области, и это действительно большой рынок, который также очень быстро растет," - сказал TechCrunch генеральный директор и соучредитель Ананд Каннаппан. Кроме того, Patronus смогла войти на рынок как раз в тот момент, когда компании осознали, что им нужны инструменты управления LLM для обеспечения соблюдения требований.
Они верят в потенциал растущего рынка, который только начинает набирать обороты. "С момента запуска мы работали с различными портфельными компаниями, компаниями, разрабатывающими ИИ и компаниями среднего этапа, и благодаря этому наши клиенты сделали несколько сотен тысяч запросов через нашу платформу", - сказал он.
Основное внимание компании сосредоточено на части под названием Patronus Evaluators. "Это в основном вызовы API, которые вы можете реализовать одной строкой кода, и вы можете в очень высококачественном и надежном масштабе измерять производительность LLM и систем LLM по различным измерениям", - сказал Каннаппан.
Это включает такие вещи, как вероятность галлюцинаций, риски нарушения авторских прав, риски безопасности, а также специфические для предприятий возможности, такие как обнаружение информации, чувствительной для бизнеса, и голос и стиль бренда, о которых предприятия заботятся с точки зрения регулирования и репутации.
Как мы писали во время объявления о зерновом финансировании:
"Компания находится в нужном месте в нужное время, создавая каркас безопасности и анализа в виде управляемой службы для тестирования крупных языковых моделей для выявления потенциально проблемных областей, в частности вероятности галлюцинаций, когда модель придумывает ответ, потому что у нее нет данных для правильного ответа".
Компания удвоила количество сотрудников с шести человек, которые были на момент зернового финансирования в прошлом году, и планирует удвоить их количество в этом году.
Инвестиции в размере $17 миллионов возглавил Notable Capital с участием Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog и промышленных ангелов.
