Табличные данные — это широкий термин, который охватывает структурированные данные, которые обычно соответствуют определенной строке и столбцу. Это может быть база данных SQL, таблица, файл .csv и т. Д.
Несмотря на то, что достигнут огромный прогресс в искусственном интеллекте, применяемый к неструктурированным и последовательным данным, эти крупные языковые модели нечеткие по дизайну. Они построены для манипулирования входными токенами, чтобы генерировать когерентный выход, не обязательно следуя фиксированной структуре. Лучшие LLM также дорогим для доступа через API или дорогой для работы в вашей собственной облачной инфраструктуре.
И все же, многие компании уже имеют стратегию данных с хранилищем данных или озером данных для централизации всех важных данных и некоторых ученых данных, которые могут использовать эти данные для улучшения стратегии компании.
French Startup Neuralk-AI-это компания по искусственному интеллекту, которая работает над моделями искусственного интеллекта, ориентированными на табличные данные. Компания на этой неделе объявила о финансировании 4 миллиона долларов.
«Данные с реальной ценностью для компаний-это данные, которые были выявлены давным-давно, структурированными в виде таблицы и использовались учеными из данных этих компаний для создания всех своих алгоритмов машинного обучения»,-соучредитель Nueralk-AI и Главный офицер ученых Александр Паски сказал TechCrunch.
Neuralk-AI считает, что есть возможность в пересмотре разработки модели ИИ, но с особым акцентом на структурированные данные. Сначала он планирует предложить свою модель в качестве API для ученых данных, работающих в торговых компаниях, потому что эти компании любовь Данные — подумайте о каталогах продуктов, базах данных клиентов, тенденциях корзины покупок и т. Д.
«Сегодня LLM отлично подходят для поиска, естественного взаимодействия с пользователем и отвечать на вопросы на основе неструктурированных документов. Но у него есть некоторые ограничения в тот момент, когда мы возвращаемся к классическому машинному обучению, которое действительно основано на классических табличных данных », — сказал Паски.
С помощью NeuRalk-AI розничные продавцы могут автоматизировать сложные рабочие процессы данных с помощью интеллектуальной дедупликации и обогащения. Но они также могут использовать модели компании для обнаружения мошенничества, оптимизировать рекомендации по продукту и генерировать прогнозы продаж, которые можно использовать для управления запасами и цены на продукты.
Fly Ventures возглавила раунд компании в 4 миллиона долларов, а также участвовал Steamai. Несколько деловых ангелов также инвестировали в стартап, такие как Томас Вольф из обнимающего лица, Чарльз Гортин из Алана, и Филипп Коррот и Наги Летафа из Миракла.
Команда все еще активно работает над своими моделями. Он планирует проверить с группой ведущих французских ритейлеров и торговых стартапов, таких как E.Leclerc, Auchan, Mirakl и Lucky Cart.
«В течение трех или четырех месяцев мы выпустим первую версию нашей модели и общественный эталон, на котором мы сможем ранжировать нашу модель по сравнению с самым современным в этом пространстве»,-сказал Паски. «А в сентябре идея состоит в том, чтобы стать лучшей моделью табличного фонда во всем, что связано с обучением представления».
