Deepset تؤمن 30 مليون دولار لتوسيع عروض MLOps التي تركز على LLM

أعلنت اليوم Deepset ، وهي منصة لبناء تطبيقات مؤسسية مدعومة بنماذج لغوية كبيرة شبيهة بـ ChatGPT ، أنها جمعت 30 مليون دولار في جولة تمويل بقيادة Balderton Capital بمشاركة من GV و Harpoon Ventures.

قال المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي ميلوس روسيك إن العائدات ستُخصص لتوسيع منتجات وخدمات Deepset وزيادة فريقها من حوالي 50 شخصًا إلى 70 إلى 75 بحلول نهاية العام.

“في العديد من المؤسسات ، لا تزال فرق علوم البيانات هي الخيار الافتراضي لـ” كل ما يتعلق بالذكاء الاصطناعي “. في الواقع ، يقوم الكثير من فرق علوم البيانات بإعادة الهيكلة وإعادة التعلم وإعادة تشكيل عاداتهم لتلائم الطلبات المتزايدة لفرق المنتج والمستخدمين النهائيين في المؤسسة ، “أخبر روسيك TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. “تتحول الصناعة من مختبرات الذكاء الاصطناعي إلى مصانع الذكاء الاصطناعي – لم يعد الأمر يتعلق بالتلاعب ، بل يتعلق بشحن المنتجات الناجحة والقيمة.”

لم يكن روسيك مخطئًا في الإيحاء بأن فرق علوم البيانات مرهقة بالأعباء وتثقل كاهلها. وفقًا لاستطلاع حديث ، فإن الغالبية العظمى من مهندسي البيانات – علماء البيانات الذين يقومون بإعداد البيانات لأدوات التحليلات – يعانون من الإرهاق ، ومن المرجح أن يتركوا شركتهم الحالية لمدة 12 شهرًا ويفكرون في ترك الصناعة تمامًا.

من المحتمل أن تساهم الحالة المؤسفة في مواجهة التحديات المتعلقة بتطوير الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة. وجد استطلاع أجرته مؤسسة Gartner عام 2022 أن حوالي نصف مشاريع الذكاء الاصطناعي فقط هي التي تحقق قفزة من المرحلة التجريبية إلى الإنتاج وأن 53٪ من نماذج التعلم الآلي لا يتم نشرها مطلقًا.

شارك Rusic في إطلاق Deepset مع Malte Pietsch و Timo Möller في عام 2018 ، مما أدى إلى بدء الأعمال من خلال تدريب نماذج مخصصة لمعالجة اللغة الطبيعية للمؤسسات. تابع المؤسسون الثلاثة عن كثب بنية نموذج Transformer AI التي طورتها Google في عام 2017 ، والتي ستستمر لتشكيل أساس LLMs المتطورة مثل ChatGPT و GPT-4.

في عام 2019 ، أصدرت Rusic و Pietsch و Möller Haystack ، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لبناء خدمات خلفية للغة البرمجة اللغوية العصبية باستخدام Transformers وبنى LLM الأخرى. كان الهدف هو توفير مجموعة من الأدوات لمهندسي البرمجيات لإنشاء تطبيقات تعتمد على LLM بسرعة ، كما يقول روسيك – لا سيما التطبيقات التي تغطي حالة استخدام محددة ، مثل مساعدة الفرق القانونية في البحث عبر ملفات الحالة.

لكن طموحات ديبست تجاوزت في النهاية كومة قش.

في العام الماضي ، أطلقت الشركة الناشئة Deepset Cloud ، والتي وصفها Rusic بأنها “منصة LLM للمؤسسة لفرق الذكاء الاصطناعي.” تعمل Deepset Cloud على توسيع Haystack من خلال توفير منصة حيث يمكن للعملاء تجربة LLMs المختلفة ، وتضمين تلك LLMs في التطبيقات ، ونشر التطبيقات و LLMs للمستخدمين النهائيين ، وإجراء تحليلات لدقة LLM مع مراقبة أدائهم باستمرار.

تتضمن Deepset Cloud أيضًا مكونات لقياس وتخفيف المشكلات الشائعة مع LLM ، مثل الهلوسة. تؤدي الهلوسة ، التي ابتليت بها حتى أفضل LLMs اليوم ، إلى اختلاق النماذج لمعلومات خاطئة أو حقائق لا تستند إلى أحداث أو بيانات حقيقية.

لقطة شاشة لـ Deepset Cloud ، منصة MLOps الجديدة من Deepset. اعتمادات الصورة: Deepset Cloud

وأوضح روسيك: “تستفيد Deepset Cloud من تقنية Haystack مفتوحة المصدر بشكل كبير – بنية خطوط الأنابيب والمكونات الأساسية ومخازن البيانات وعمليات الدمج وما إلى ذلك”. “توفر منصتنا جميع اللبنات الأساسية لتجنب القيام بأي” عمليات رفع ثقيلة غير متمايزة “وتمكن المطورين من التركيز على شحن خدمات NLP الخلفية – التي تعتمد على واجهة برمجة التطبيقات ، ويمكن تركيبها بسهولة ، ويمكن دمجها بسهولة ، ويمكن مراقبتها بسهولة.”

Deepset ، التي جمعت ما مجموعه 46 مليون دولار من التمويل حتى الآن ، ترى أن البائعين يتنافسون في مجال MLOps كمنافسين رئيسيين. يحاول MLOps تبسيط عملية بناء وإدارة نماذج التعلم الآلي من خلال توفير أدوات لمعالجة كل مرحلة فردية من دورة حياة النموذج.

إلى جانب الشركات القائمة مثل AWS و Azure و Google Cloud ، توفر مجموعة متزايدة من الشركات الناشئة منتجات وأنظمة أساسية وخدمات MLOps لعملاء المؤسسات. هناك Seldon ، الذي جمع مؤخرًا 20 مليون دولار ؛ جاليليو. إجوازيو المملوكة لشركة ماكينزي ؛ طائرة. أريز. وتكتون ، على سبيل المثال لا الحصر.

تتوقع شركة Allied Market Research أن يصل قطاع MLOps إلى 23.1 مليار دولار بحلول عام 2031 ، ارتفاعًا من حوالي مليار دولار في عام 2021. ولا شك أن الحجم الهائل للسوق الذي يمكن معالجته سيستمر في جذب الداخلين الجدد.

لكن روسيك يشير إلى توسع Deepset كدليل على تميزه عن الآخرين. تمتلك الشركة الناشئة “المئات” من خطوط أنابيب العملاء التي تعمل على منصتها ، بما في ذلك أعباء العمل الخاصة بشركتي Siemens و Airbus. استعانت دار النشر القانونية Manz بـ Deepset لإطلاق أداة داخلية تعمل بالذكاء الاصطناعي تساعد على إبراز وثائق المحكمة والسوابق القضائية ذات الصلة والمزيد. وفي الوقت نفسه ، تستخدم شركة إيرباص Haystack لإنشاء تطبيقات توصي بإرشادات عمليات الطائرات للطيارين في قمرة القيادة.

قال Rusic: “غالبًا ما يكون إنشاء خدمات البرمجة اللغوية العصبية و LLM الجاهزة للإنتاج أسرع بمعدل 10 مرات باستخدام Deepset Cloud بدلاً من تعيين وتدريب وإدارة فريق متخصص لتطوير تطبيقات خلفية قوية”. “تتيح Deepset Cloud للعملاء استخدام العديد من LLMs في وقت واحد ، والجمع بينها في بنية التطبيق لتجنب قفل البائعين وتخفيف مشكلات خصوصية البيانات وسيادة النموذج.”