CEO da escritor.com May Habib participa do Harper’s Bazaar At Work Summit, em parceria com Porsche e One&Only One Za’abeel, no Raffles London no The OWO em 21 de novembro de 2023 em Londres, Inglaterra.
Dave Benett | Imagens Getty
A startup de IA Writer, com sede em São Francisco, estreou um grande modelo de inteligência artificial na quarta-feira para competir com ofertas empresariais da OpenAI, Anthropic e outras. Mas, ao contrário de alguns desses concorrentes, não precisa de gastar tanto para treinar a sua IA.
A empresa disse à CNBC que gastou cerca de US$ 700.000 para treinar seu modelo mais recente, incluindo os dados e GPUs, em comparação com os milhões de dólares que as startups concorrentes gastam para construir seus próprios modelos. Sua estratégia chamou a atenção dos investidores.
A Writer está levantando até US$ 200 milhões com uma avaliação de US$ 1,9 bilhão, de acordo com uma fonte familiarizada com a situação que conversou com a CNBC. Isso é quase o quádruplo da avaliação da empresa em setembro passado, quando levantou US$ 100 milhões em uma avaliação de mais de US$ 500 milhões.
A empresa corta custos usando dados sintéticos ou dados criados por IA. Ele foi projetado para imitar as informações do mundo real que normalmente são inseridas nos modelos sem comprometer a privacidade e está se tornando um método de treinamento mais popular.
Um estudo realizado por pesquisadores de IA revisado em junho descobriu que, se as tendências atuais de desenvolvimento de IA continuarem, as empresas de tecnologia “esgotarão totalmente” os dados de treinamento disponíveis publicamente entre 2026 e 2032escrevendo que “dados de texto público gerados por humanos não podem sustentar a expansão além desta década.”
Amazônia usou dados sintéticos no treinamento de Alexa, meta usou-o para ajustar seus modelos Llama e MicrosoftA OpenAI apoiada está incorporando-o em seus modelos, de acordo com descrições de cargos postado pela empresa. Alguns especialistas, no entanto, alertaram que os dados sintéticos devem ser utilizados com cautela, uma vez que têm o potencial de degradar o desempenho do modelo e exacerbar os preconceitos existentes.
Waseem Alshikh, cofundador e CTO do Writer, disse à CNBC que o Writer vem trabalhando em seu pipeline de dados sintéticos há anos.
“Há alguma confusão na indústria sobre a definição de dados ‘sintéticos’”, disse Alshikh. “Para ser claro, não treinamos nossos modelos com dados falsos ou de alucinação, e não usamos um modelo para gerar dados aleatórios… Pegamos dados reais e factuais e os convertemos em dados sintéticos que são especificamente estruturados em uma maneira mais clara e limpa de treinamento de modelo.”
A IA generativa da empresa permite que clientes corporativos usem seus grandes modelos de linguagem (LLMs) para gerar texto com aparência humana para qualquer coisa, desde postagens no LinkedIn até descrições de cargos e declarações de missão, analisar e resumir dados ou texto e criar aplicativos de IA personalizados para análise de mercado e muito mais . A empresa tem mais de 250 clientes empresariais, incluindo Accenture, Uber, Salesforce, L’Oreal e Vanguard, que utilizam a tecnologia em setores como suporte, TI, operações, vendas e marketing.
O mercado de IA generativa está preparado para mais de US$ 1 trilhão em receita dentro de uma década. Até o momento, em 2024, os investidores investiram US$ 26,8 bilhões em 498 negócios generativos de IA, de acordo com o PitchBook, e as empresas do setor arrecadaram US$ 25,9 bilhões em 2023, um aumento de mais de 200% em relação a 2022.