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Neuralk-AIは、構造化されたデータ用に特別に設計されたAIモデルを開発しています

表形式データは、一般に特定の行と列に適合する構造化されたデータを含む広範な用語です。 SQLデータベース、スプレッドシート、.CSVファイルなどです。 構造化されていない順次データに適用される人工知能には大きな進歩がありましたが、これらの大規模な言語モデルは設計上曖昧です。それらは、必ずしも固定構造に従うことなく、入力トークンを操作してコヒーレント出力を生成するために構築されています。また、最高のLLMは、APIを介してアクセスするのに費用がかかるか、クラウドインフラストラクチャで実行するのに高価です。 それでも、多くの企業はすでに、すべての重要なデータと、このデータを活用して会社の戦略を改善できるすべての重要なデータと一部のデータサイエンティストを集中させるために、データウェアハウスまたはデータ湖を備えたデータ戦略を既に持っています。 フランスのスタートアップ Neuralk-ai 人工知能会社は、表形式データに焦点を当てたAIモデルに取り組んでいます。同社は今週、400万ドルの資金調達を発表しました。 「企業の真の価値を持つデータは、かなり前に特定されたデータであり、テーブルの形で構成され、これらの企業のデータサイエンティストがすべての機械学習アルゴリズムを作成するために使用しています」とNueralk-AIの共同設立者と最高科学者のアレクサンドル・パスキオウはTechCrunchに語った。 Neuralk-Aiは、AIモデル開発を再検討する機会があると考えていますが、構造化されたデータに特に焦点を当てています。最初は、これらの企業であるため、コマース企業で働くデータサイエンティストにAPIとしてモデルを提供する予定です。 愛 データ - 製品カタログ、顧客データベース、ショッピングカートのトレンドなどを考えてください。 「今日、LLMは検索、自然なユーザーのやり取り、および非構造化されたドキュメントに基づいて質問に答えるのに最適です。しかし、古典的な機械学習に戻った瞬間にいくつかの制限があります。これは、実際には古典的な表のデータに基づいています」とPasquiou氏は言います。 Neuralk-AIを使用すると、小売業者は賢明な重複排除と濃縮により複雑なデータワークフローを自動化できます。ただし、同社のモデルを使用して、詐欺を検出し、製品の推奨事項を最適化し、在庫管理と製品価格設定に使用できる販売予測を生成することもできます。 Fly Venturesは、Steamaiも参加し、同社の400万ドルのラウンドをリードしました。また、いくつかのビジネスエンジェルは、ハグ・フェイスのトーマス・ウルフ、アランのチャールズ・ゴリンティン、ミラクルのフィリップ・コロット、ナギ・レタイファなど、スタートアップにも投資しました。 チームはまだモデルに積極的に取り組んでいます。 E.Leclerc、Auchan、Mirakl、Lucky Cartなどの主要なフランスの小売業者と商取引の新興企業のグループでテストする予定です。 #NeuralkAIは構造化されたデータ用に特別に設計されたAIモデルを開発しています