Este jueves, el laboratorio de inteligencia artificial Fundamental ha salido del sigilo presentando Nexus, un modelo de fundación diseñado para extraer información de las grandes cantidades de datos estructurados que generan las empresas.
La compañía ha recaudado un total de $255 millones a una valoración de $1.2 mil millones. La mayor parte proviene de una ronda Serie A de $225 millones liderada por Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures y Salesforce Ventures.
Nexus es un Large Tabular Model (LTM), a diferencia de los Large Language Models (LLMs). Es determinístico, lo que significa que siempre proporciona la misma respuesta ante una misma pregunta, y no utiliza la arquitectura Transformer común en otros modelos de IA.
Según Jeremy Fraenkel, CEO de Fundamental, «mientras que los LLMs han sido excelentes para trabajar con datos no estructurados, como texto, audio, video y código, no funcionan bien con datos estructurados como tablas. Con nuestro modelo Nexus, hemos construido el mejor modelo de fundación para manejar ese tipo de datos».
Los modelos basados en Transformer tienen dificultades para razonar sobre conjuntos de datos extremadamente grandes, como hojas de cálculo con miles de millones de filas. Nexus está diseñado específicamente para este desafío, permitiendo a las grandes empresas analizar sus datos estructurados de manera más eficiente.
Fraenkel ve una gran oportunidad: «Ahora puedes tener un modelo para todos tus casos de uso, expandiendo masivamente el número de problemas que puedes abordar. Y en cada uno de esos casos, obtienes un mejor rendimiento que con un ejército de científicos de datos».
Esta promesa ya se ha materializado en contratos de siete cifras con clientes Fortune 100. Además, Fundamental ha establecido una asociación estratégica con AWS que permitirá a los usuarios de AWS implementar Nexus directamente desde sus instancias existentes.
La entrada de Fundamental con Nexus representa un avance significativo en el análisis de big data, combinando técnicas de IA predictiva con herramientas contemporáneas para ofrecer una solución escalable y determinística para datos estructurados.
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