La empresa canadiense de inteligencia artificial Cohere, valorada en 5.500 millones de dólares, se centrará en la creación de modelos a medida para usuarios empresariales en lugar de grandes modelos de base, informó la compañía a Reuters.
La evolución de su estrategia, expuesta en una carta de la empresa a sus inversores el jueves, se produce cuando muchas empresas siguen intentando averiguar cómo incorporar grandes modelos lingüísticos a su trabajo diario dos años después de que ChatGPT irrumpió en escena.
"Lo que nos dicen los clientes es que no sólo necesitan modelos más grandes para ser buenos en todo. Necesitan modelos que realmente se construyan para sus casos de uso específicos", dijo Nick Frosst, cofundador de Cohere, en una entrevista con Reuters.
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Cohere, considerado un competidor de laboratorios de IA como OpenAI y Anthropic, afirma que seguirá desarrollando modelos básicos, pero que se centrará en otras técnicas de entrenamiento para mejorar los modelos, en lugar de aumentar su tamaño.
Aunque la venta de interfaces de programación de aplicaciones (API) para sus modelos seguirá siendo una pequeña parte de la oferta de Cohere, la atención se centra en el despliegue de modelos personalizados.
La carrera por construir modelos más grandes y mejores ha impulsado un auge de la inversión desde las empresas emergentes hasta las grandes tecnológicas. OpenAI, Anthropic y xAI han recaudado miles de millones para financiar el desarrollo intensivo en capital de modelos de IA de vanguardia.
Cohere, con sedes en Toronto y San Francisco, ha recaudado más de 900 millones de dólares de inversores como Nvidia, Cisco e Innovia Capital.
Cohere se ha presentado como una empresa de IA orientada a las empresas e independiente de los proveedores de la nube. Ha estado trabajando directamente con clientes como Oracle y Fujisu para adaptar modelos a necesidades específicas.
El nuevo enfoque de Cohere también se produce en un momento en el que el sector, que había logrado grandes avances gracias a la ampliación de la potencia de cálculo y el tamaño de los modelos, está viendo cómo disminuyen los beneficios de los modelos más grandes.
Según Frosst, aumentar el tamaño del modelo no siempre da mejores resultados. El enfoque en la personalización podría permitir a Cohere ser más eficiente en términos de capital, reduciendo la necesidad de potencia computacional. La empresa no persigue la inteligencia general artificial (AGI) como OpenAI.
"Vamos a trabajar con una empresa para averiguar cómo podemos hacer que el modelo sea perfecto en su caso de uso, adaptarlo a sus necesidades específicas y llegar a la producción, no apostar por la futura AGI que llegará el año que viene", dijo Frosst.
Con información de Reuters
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