Новый подход к обучению моделей
Стартап River AI, основанный Игорем Бабушкиным, привлек $1,1 млрд в раунде финансирования. В инвестициях приняли участие General Catalyst, AMP PBC, Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator и Temasek.
Бабушкин, ранее работавший в DeepMind и OpenAI, намерен полностью перестроить процесс создания ИИ — от обучения моделей до разработки оборудования. Его цель — создать персональных помощников, которые будут принадлежать пользователю, а не сторонним компаниям.
От промптов к обучению
Текущий продукт компании — это API, оплата в котором зависит от количества используемых токенов и типа модели. Сервис позволяет разработчикам дообучать открытые модели с помощью методов обучения с подкреплением и метода LoRA (низкоранговая адаптация).
Разработчики позиционируют свой продукт как альтернативу «промпт-инжинирингу». Вместо того чтобы пытаться управлять чужой моделью с помощью текстовых инструкций, River предлагает обучать открытые модели под свои задачи, делая их по-настоящему своими.
Решения для бизнеса
River предлагает облачную инфраструктуру (neocloud), которая помогает компаниям контролировать свои ИИ-модели. Это особенно актуально для бизнеса, который хочет использовать комбинацию различных моделей, включая модели с открытыми весами.
По заявлению компании, бизнес может завершить сложный цикл обучения с подкреплением за 15–20 минут без участия команды системных инженеров. При этом стоимость такого процесса может быть в 2–4 раза ниже, чем у закрытых альтернативных решений.
Что это значит
River AI стремится создать экосистему, в которой у каждого человека будут свои персональные агенты, обученные под его нужды и работающие в интересах владельца.