Tabuläre Daten sind ein breiter Begriff, der strukturierte Daten umfasst, die im Allgemeinen in eine bestimmte Zeile und Spalte passt. Es kann eine SQL -Datenbank, eine Tabelle, eine .csv -Datei usw. sein.
Während es enorme Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz auf unstrukturierten und sequentiellen Daten erzielt hat, sind diese großsprachigen Modelle durch Design unscharf. Sie sind gebaut, um Eingangs -Token zu manipulieren, um eine kohärente Ausgabe zu erzeugen, ohne unbedingt einer festen Struktur zu befolgen. Die besten LLMs sind entweder teuer zugänglich über eine API oder teuer, um in Ihrer eigenen Cloud -Infrastruktur auszuführen.
Dennoch haben viele Unternehmen bereits eine Datenstrategie mit einem Data Warehouse oder Data Lake, um alle wichtigen Daten und einige Datenwissenschaftler zu zentralisieren, die diese Daten nutzen können, um die Strategie des Unternehmens zu verbessern.
Französisches Startup Neuralk-ai ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz hat an KI -Modellen gearbeitet, die sich auf tabellarische Daten konzentrieren. Das Unternehmen kündigte diese Woche 4 Millionen US -Dollar an Finanzmitteln an.
„Daten mit dem realen Wert für Unternehmen sind Daten, die vor langer Zeit identifiziert wurden, in Form einer Tabelle strukturiert und von den Datenwissenschaftlern dieser Unternehmen verwendet wurden, um alle ihre Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen“ Alexandre Pasquiou, Chief Scientist Officer, sagte Tech.
Neuralk-AI ist der Ansicht, dass es die Möglichkeit gibt, die Entwicklung der KI-Modellentwicklung zu überdenken, jedoch mit einem spezifischen Fokus auf strukturierte Daten. Zunächst plant es, dass Datenwissenschaftler, die für Handelsunternehmen arbeiten, sein Modell als API anbieten, weil diese Unternehmen Liebe Daten – Denken Sie an Produktkataloge, Kundendatenbanken, Warenkorbentrends usw.
„Heute eignen sich LLMs hervorragend für die Suche, die natürliche Benutzerinteraktion und die Beantwortung von Fragen, die auf unstrukturierten Dokumenten basieren. Aber es gibt einige Einschränkungen, sobald wir zu klassischem maschinellem Lernen zurückkehren, was wirklich auf klassischen tabellarischen Daten basiert “, sagte Pasquiou.
Mit Neuralk-AI können Einzelhändler komplexe Datenworkflows mit intelligenter Deduplizierung und Anreicherung automatisieren. Sie könnten aber auch die Modelle des Unternehmens verwenden, um Betrug zu erkennen, die Produktempfehlungen zu optimieren und Verkaufsprognosen zu generieren, die für die Bestandsverwaltung und die Produktpreise verwendet werden könnten.
Fly Ventures leitete die 4 -Millionen -Dollar -Runde des Unternehmens, wobei Steamai ebenfalls teilnahm. Mehrere Business Angels investierten auch in das Startup, wie Thomas Wolf aus dem Umarmungsgesicht, Charles Gorintin aus Alan und Philippe Corrot und Nagi Letaifa aus Mirakl.
Das Team arbeitet immer noch aktiv an seinen Modellen. Es ist geplant, mit einer Gruppe führender französischer Einzelhändler und Handelsstartups wie E.Leclerc, Auchan, Mirakl und Lucky Cart zu testen.
„Innerhalb von drei oder vier Monaten veröffentlichen wir die erste Version unseres Modells und den öffentlichen Benchmark, auf dem wir unser Modell im Vergleich zum hochmodernen in diesem Bereich einstufen können“, sagte Pasquiou. „Und im September ist es die Idee, das beste tabellarische Fundamentmodell in allem zu sein, was mit Repräsentationslernen zu tun hat.“