Graphon AI ha salido del modo incógnito con una nueva 'capa de inteligencia' que afirma puede hacer que los modelos de lenguaje extensos sean más eficientes y capaces de manejar datos virtualmente ilimitados.
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Graphon AI obtiene 8,3 millones de dólares para aligerar la carga de los modelos de IA
La startup de IA Graphon AI ha asegurado 8,3 millones de dólares en financiación inicial para abordar una limitación fundamental de la inteligencia artificial actual: la inmensa y costosa carga computacional necesaria para comprender vastos conjuntos de datos interconectados. La 'capa de inteligencia' de la empresa tiene como objetivo mapear las relaciones entre los datos fuera de un modelo de lenguaje extenso (LLM), un movimiento que podría reducir los costes de procesamiento y desbloquear conocimientos de información previamente inaccesible.
"Es una tecnología nueva fundamental, a diferencia de algo que puede hacer que la IA sea un poco más eficiente", dijo Arvind Gupta de Novera Ventures, el inversor principal de la ronda.
Incluso los LLM más avanzados están limitados a procesar millones de tokens a la vez, mientras que las organizaciones "poseen billones de tokens en documentos, vídeos, registros y bases de datos", dijo la empresa. La ronda semilla de 8,3 millones de dólares de Graphon, con la participación de Perplexity Fund, Samsung Next, GS Futures, Hitachi Ventures y otros, financiará la construcción de su clase de infraestructura de IA diseñada para cerrar esta brecha.
El éxito de la tecnología podría impactar el panorama de la infraestructura de IA al ofrecer una alternativa más eficiente y escalable a los métodos actuales. Para las empresas que cuentan con conjuntos de datos masivos y no estructurados, presenta una forma potencial de extraer valor de forma más barata. Esto puede influir en las tendencias de inversión futuras y afectar el posicionamiento competitivo de las empresas que dependen de LLM a gran escala.
La empresa con sede en San Francisco fue fundada por el ex científico aplicado senior de Amazon Arbaaz Khan, quien se desempeña como CEO. Khan dice que la idea es crear un mapa relacional de todo el universo de datos de una organización —desde documentos y vídeos hasta registros del sistema— antes de que llegue al LLM. Este preprocesamiento está diseñado para ser más eficiente que tener un modelo masivo analizando repetidamente todos los datos para encontrar conexiones.
De la robótica a los datos relacionales
Khan se inspiró en su trabajo de doctorado en robótica en la Universidad de Pensilvania. Un robot que opera en un espacio definido, explicó, puede usar el conocimiento de esa estructura para reducir sus necesidades computacionales. Aplicó una idea similar a los datos, utilizando el concepto matemático de graphon, que puede identificar y agrupar usuarios o puntos de datos dispares en "vecindarios" basados en propiedades relacionales compartidas. Mientras que la tecnología de transformadores en los LLM gasta una energía inmensa descifrando qué palabras están relacionadas, la capa de inteligencia de Khan realiza este trabajo por separado. "Construiremos esta gran representación relacional... y eso es lo que alimentará al modelo, en lugar de que el modelo haga todo el trabajo pesado", dijo Khan. Sostiene que esto supone un ahorro masivo, afirmando que es "mucho más eficiente ejecutar este [modelo de 200 millones de parámetros] mil veces que intentar ejecutar un [modelo de 5 billones de parámetros] durante una hora".
Conglomerado coreano pone la tecnología a prueba
El conglomerado surcoreano GS, inversor a través de su brazo GS Futures, ya está utilizando la tecnología. Ally Kim, vicepresidenta de GS que lidera su iniciativa de transformación digital 52g, dijo que el equipo utilizó Graphon para mejorar el análisis de las grabaciones de circuito cerrado de televisión que monitorean los sitios de construcción para el cumplimiento de la seguridad. La empresa también lo utilizó para analizar de manera más eficiente los vídeos de jugadores de fútbol para buscar talentos para un equipo patrocinado por GS, evaluando movimientos, fortalezas y debilidades. "Realmente necesitamos expandir nuestro alcance de conocimiento a las multimodalidades, como voz o vídeo u otros contextos. Graphon puede ser un buen apoyo", dijo Kim.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
[1] Graphon dice que su 'capa de inteligencia' aligerará la carga de los modelos de IA - WSJ[2] Graphon dice que su 'capa de inteligencia' aligerará la carga de los modelos de IA[3] Las ciberataques impulsados por IA comenzarán a ser la 'nueva norma' en meses, advierte Palo Alto[4] Graphon afirma que su 'capa de inteligencia' aligerará la carga en los modelos de IA
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