Heutzutage versucht jedes Unternehmen herauszufinden, ob seine großen Sprachmodelle den Regeln entsprechen, die es für wichtig hält, sowie den gesetzlichen oder behördlichen Anforderungen. Wenn Sie in einer regulierten Branche tätig sind, ist der Bedarf noch größer. Vielleicht ist Patronus AI deshalb so früh auf dem Markt erfolgreich.
Am Mittwoch kündigte das Unternehmen, das seinen Kunden dabei hilft, sicherzustellen, dass die Modelle in einer Reihe von Dimensionen konform sind, eine Serie A im Wert von 17 Millionen US-Dollar an, nur acht Monate nach der Ankündigung einer Seed-Runde im Wert von 3 Millionen US-Dollar.
„Die Investoren waren vor allem davon begeistert, dass wir der klare Marktführer in diesem Bereich sind und dass es sich um einen wirklich großen und zudem sehr schnell wachsenden Markt handelt“, sagte CEO und Mitbegründer Anand Kannappan gegenüber Tech. Darüber hinaus konnte Patronus frühzeitig einsteigen, als Unternehmen erkannten, dass sie LLM-Governance-Tools benötigten, um die Vorschriften einzuhalten.
Sie glauben an das Potenzial des wachsenden Marktes, der gerade erst in den Kinderschuhen steckt. „Seit unserem Start haben wir mit vielen verschiedenen Arten von Portfoliounternehmen, KI-Unternehmen und Unternehmen im mittleren Stadium zusammengearbeitet, und so haben unsere Kunden mehrere Hunderttausend Anfragen über unsere Plattform gestellt“, sagte er.
Der Schwerpunkt des Unternehmens liegt auf einem Artikel namens „Patronus Evaluators“. „Das sind im Wesentlichen API-Aufrufe, die Sie mit einer Codezeile implementieren können, und Sie können die Leistung von LLMs und LLM-Systemen in sehr, sehr hoher Qualität und äußerst zuverlässig über verschiedene Dimensionen hinweg skalierbar messen“, sagte Kannappan.
Dazu gehören Dinge wie die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen, Urheberrechtsrisiken, Sicherheitsrisiken und sogar unternehmensspezifische Funktionen wie die Erkennung vertraulicher Geschäftsinformationen sowie Markenstimme und -stil, Dinge, die Unternehmen sowohl aus regulatorischer als auch aus Reputationssicht wichtig sind.
Wie wir zum Zeitpunkt der Samenankündigung schrieben:
„Das Unternehmen ist zur richtigen Zeit am richtigen Ort und baut ein Sicherheits- und Analyse-Framework in Form eines Managed Service zum Testen großer Sprachmodelle auf, um Bereiche zu identifizieren, die problematisch sein könnten, insbesondere die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen, bei denen das Modell eine Antwort erfindet, weil ihm die Daten für eine korrekte Antwort fehlen.“
Das Unternehmen hat seinen Personalbestand von sechs Mitarbeitern zum Zeitpunkt der Startfinanzierung im vergangenen Jahr verdoppelt und rechnet damit, dass es in diesem Jahr noch einmal zu einer Verdoppelung kommen wird.
Die 17-Millionen-Dollar-Investition wurde von Notable Capital unter Beteiligung von Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital und Industry Angels geleitet.