De nos jours, chaque entreprise essaie de déterminer si ses grands modèles linguistiques sont conformes aux règles qu’elle juge importantes, ainsi qu’aux exigences légales ou réglementaires. Si vous travaillez dans un secteur réglementé, le besoin est encore plus criant. C’est peut-être la raison pour laquelle Patronus AI connaît un succès rapide sur le marché.
Mercredi, la société qui aide ses purchasers à s’assurer que ses modèles sont conformes sur un sure nombre de dimensions, a annoncé une série A de 17 hundreds of thousands de {dollars}, huit mois seulement après avoir annoncé un Semences à 3 hundreds of thousands de {dollars} rond.
« Une grande partie de ce qui enthousiasmait les investisseurs, c’est que nous sommes le chief incontesté dans le domaine et que c’est un marché très necessary et c’est également un marché à croissance très rapide », a déclaré le PDG et co-fondateur Anand Kannappan à TechCrunch. De plus, Patronus a pu intervenir très tôt au second même où les entreprises réalisaient qu’elles avaient besoin d’outils de gouvernance LLM pour les aider à rester en conformité.
Ils croient au potentiel d’un marché en croissance, qui n’en est qu’à ses débuts. plusieurs centaines de milliers de demandes by way of notre plateforme », a-t-il déclaré.
L’objectif principal de l’entreprise est un article appelé Patronus Evaluators. « Il s’agit essentiellement d’appels API que vous pouvez implémenter avec une seule ligne de code, et vous pouvez, de manière très, très qualitative et très fiable, mesurer de manière évolutive les performances des LLM et des systèmes LLM dans diverses dimensions », a déclaré Kannappan.
Cela inclut des éléments tels que la probabilité d’halluciner, les risques liés aux droits d’auteur, les risques de sécurité et même des capacités spécifiques à l’entreprise, telles que la détection d’informations sensibles pour l’entreprise, ainsi que la voix et le fashion de la marque, des éléments qui intéressent les entreprises du level de vue de la réglementation et de la réputation.
Comme nous l’avons écrit au second de l’annonce des graines :
« L’entreprise est au bon endroit au bon second, en construisant un cadre de sécurité et d’analyse sous la forme d’un service géré pour tester de grands modèles de langage afin d’identifier les zones qui pourraient poser problème, en particulier la probabilité d’hallucinations, là où le modèle constitue une réponse automotive il lui manque les données pour répondre correctement.
L’entreprise a doublé par rapport aux six employés qu’elle comptait au second de son financement de démarrage l’année dernière, et espère doubler encore cette année.
L’investissement de 17 hundreds of thousands de {dollars} a été dirigé par Notable Capital avec la participation de Lightspeed Enterprise Companions, Factorial Capital et des investisseurs providentiels de l’industrie.
