कोहेर कैसे बना: एक एआई स्टार्टअप में गहराई से गोता

कोहेर का निर्माण: एक एआई स्टार्टअप में गहराई से गोता

बड़े भाषा मॉडल के क्षेत्र में कोहेर की कहानी एक आकर्षक यात्रा है, जो नवाचार, रणनीतिक बदलाव और उद्यम समाधानों पर एक मजबूत ध्यान केंद्रित करने से भरी हुई है। यह लेख कोहेर के विकास, इसके प्रमुख व्यक्तियों और एआई की दुनिया में इसके अनूठे दृष्टिकोण की पड़ताल करता है।

पृष्ठभूमि ज्ञान

बड़े भाषा मॉडल का उदय

लेख ओपनएआई और इसके चैटजीपीटी के प्रभुत्व को स्वीकार करके शुरू होता है, जो बड़े भाषा मॉडल के क्षेत्र में तीव्र प्रतिस्पर्धा को उजागर करता है। इस परिदृश्य में, कोहेर ने उद्यम ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करके एक अलग स्थान बनाया है, जो अनुकूलन योग्य और सुरक्षित एआई समाधान प्रदान करता है।

कोहेर की अनूठी स्थिति

कोहेर ने उद्यम ग्राहकों पर ध्यान केंद्रित करके एक जगह बनाई है, जो अनुकूलन योग्य और सुरक्षित एआई समाधान पेश करती है। यह दृष्टिकोण इसे बड़े भाषा मॉडल के प्रतिस्पर्धी बाजार में अलग करता है।

प्रमुख खिलाड़ी

कंपनी की सह-स्थापना एडन गोमेज़ ने की थी, जो "अटेंशन इज़ ऑल यू नीड" पेपर के सह-लेखक थे, साथ ही इवान झांग और निक फ्रॉस्ट भी थे। ये तीन व्यक्ति कोहेर के मूल में हैं।

वित्तीय सहायता

कोहेर ने 270 मिलियन डॉलर के सीरीज सी राउंड सहित महत्वपूर्ण फंडिंग हासिल की है, और इसे प्रमुख तकनीकी कंपनियों और निवेशकों का समर्थन प्राप्त है। यह वित्तीय सहायता कोहेर के विकास को बढ़ावा देती है।

कोहेर का विकास

एक विचार की उत्पत्ति

एडन गोमेज़ का प्रारंभिक कार्य

गूगल ब्रेन में अपनी इंटर्नशिप के दौरान "अटेंशन इज ऑल यू नीड" पेपर में एडन की भागीदारी एक महत्वपूर्ण क्षण था। उन्होंने बड़े न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म पर लुकाज़ कैसर के साथ काम किया। उन्होंने आरएनएन के विकल्पों की खोज पर नोआम शेज़र के साथ सहयोग किया। यह सहयोग ट्रांसफॉर्मर मॉडल के निर्माण की ओर ले गया।

ट्रांसफॉर्मर मॉडल का प्रभाव

ट्रांसफॉर्मर मॉडल ने एआई क्षेत्र में क्रांति ला दी, जिससे बीईआरटी और जीपीटी जैसे मॉडल का विकास हुआ। एडन की अनुभूति: एडन ट्रांसफॉर्मर मॉडल की क्षमता से तब चकित थे जब उन्होंने इसे एक ही शब्द इनपुट से एक सुसंगत कहानी उत्पन्न करते हुए देखा।

अनुसंधान से उद्यमिता तक

इवान झांग की पृष्ठभूमि

टोरंटो विश्वविद्यालय के एक साथी पूर्व छात्र इवान को एक व्यावहारिक निर्माता के रूप में वर्णित किया गया है जो करके सीखना पसंद करते हैं।

FOR.ai

ऐडन और इवान ने एक अधिक औपचारिक स्टार्टअप में उद्यम करने से पहले, शुरू में FOR.ai, एक AI अनुसंधान समूह का गठन किया।

प्रारंभिक व्यावसायिक विचार

उनका प्रारंभिक विचार एआई मॉडल को संपीड़ित करने के लिए एक मंच बनाना था, लेकिन बाजार की मांग की कमी के कारण उन्होंने इसे छोड़ दिया।

बड़े भाषा मॉडल में बदलाव

जीपीटी-2 की रिलीज और मॉडल आकार के बढ़ते महत्व ने कोहेर को बड़े भाषा मॉडल पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित किया।

प्रारंभिक उत्पाद

कोहेर का पहला उत्पाद एक टेक्स्ट ऑटो-कंप्लीशन टूल था, जो एक ToC (व्यवसाय-से-उपभोक्ता) मॉडल था।

ToB में बदलाव

उन्हें उपभोक्ता उत्पादों की चुनौतियों का एहसास हुआ और उन्होंने एक ToB (व्यवसाय-से-व्यवसाय) मॉडल में बदलाव किया, जो उद्यम ग्राहकों के लिए एक एपीआई प्लेटफॉर्म पेश करता है।

कोहेर का मिशन

कंपनी का लक्ष्य सभी व्यवसायों के लिए एआई को सुलभ बनाना है, जिससे अपनाने की बाधाएं दूर हों।

मुख्य विशेषताएं

कोहेर अनुकूलन योग्य मॉडल, मल्टी-क्लाउड और ऑन-प्रिमाइस परिनियोजन विकल्प और मजबूत डेटा गोपनीयता प्रदान करता है।

प्रतिभा और संस्कृति

अद्वितीय भर्ती दृष्टिकोण

कोहेर एआई के प्रति जुनून और अपनी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना प्रभाव डालने की इच्छा रखने वाले व्यक्तियों की तलाश करता है। वे विशुद्ध रूप से अकादमिक उपलब्धियों की तुलना में व्यावहारिक अनुभव और व्यावहारिक अनुप्रयोग को महत्व देते हैं।

अन्वेषण की संस्कृति

कोहेर प्रयोग और नवाचार की संस्कृति को बढ़ावा देता है, अनुसंधान और इंजीनियरिंग दोनों पर ध्यान केंद्रित करता है।

एआई का भविष्य

प्रतिस्पर्धा पर एडन का दृष्टिकोण

एडन का मानना है कि एआई बाजार का एकाधिकार नहीं होगा, और विभिन्न कंपनियां अपनी-अपनी जगहें ढूंढ लेंगी।

एआई के दुरुपयोग के बारे में चिंताएं

एडन सोशल मीडिया और सार्वजनिक प्रवचन में हेरफेर करने के लिए एआई के उपयोग की संभावना के बारे में चिंता व्यक्त करते हैं।

एआई अपनाने में चुनौतियां

इवान एआई मॉडल का मूल्यांकन करने और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने की चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं।

मूर्त एआई की क्षमता

एडन और इवान दोनों मूर्त एआई में बड़ी क्षमता देखते हैं, जो एआई को रोबोटिक्स और भौतिक प्रणालियों के साथ जोड़ता है।

एआई का भविष्य सीखना

एडन मानव ज्ञान से परे सीखने और नया ज्ञान बनाने की एआई की संभावना के बारे में अनुमान लगाते हैं।

प्रमुख अवधारणाएं समझाई गईं

ट्रांसफॉर्मर मॉडल

एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर जो पाठ जैसे अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करने के लिए ध्यान तंत्र का उपयोग करता है।

आरएनएन (आवर्ती न्यूरल नेटवर्क)

एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क जो पिछले इनपुट से जानकारी कैप्चर करने वाली एक छिपी हुई स्थिति को बनाए रखकर अनुक्रमिक डेटा को संसाधित करता है।

ToC (व्यवसाय-से-उपभोक्ता)

एक व्यवसाय मॉडल जहां उत्पादों या सेवाओं को सीधे व्यक्तिगत उपभोक्ताओं को बेचा जाता है।

ToB (व्यवसाय-से-व्यवसाय)

एक व्यवसाय मॉडल जहां उत्पादों या सेवाओं को अन्य व्यवसायों को बेचा जाता है।

एपीआई (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस)

नियमों और विशिष्टताओं का एक सेट जो विभिन्न सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों को एक दूसरे के साथ संवाद करने की अनुमति देता है।

मूर्त एआई

वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाने के लिए एआई को रोबोट जैसे भौतिक प्रणालियों के साथ एकीकृत करना।

मल्टी-क्लाउड

विभिन्न प्रदाताओं से कई क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं का उपयोग।

ऑन-प्रिमाइस

किसी कंपनी के अपने सर्वर पर सॉफ़्टवेयर और बुनियादी ढांचे का परिनियोजन।

फाइन-ट्यूनिंग

एक विशिष्ट कार्य या डेटासेट के लिए पहले से प्रशिक्षित एआई मॉडल को अनुकूलित करने की प्रक्रिया।

शब्द एम्बेडिंग

शब्दों को संख्यात्मक वैक्टर के रूप में दर्शाने की एक तकनीक, जो उनके अर्थ संबंधी अर्थ को पकड़ती है।