La Costruzione di Cohere: Un'Analisi Approfondita della Startup di IA

La Nascita di un'Idea

L'articolo inizia riconoscendo il predominio di OpenAI e del suo ChatGPT, sottolineando l'intensa competizione nel campo dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Cohere si è ritagliata una nicchia concentrandosi sui clienti aziendali, offrendo soluzioni di IA personalizzabili e sicure. I fondatori, figure chiave come Aidan Gomez, co-autore del rivoluzionario articolo "Attention is All You Need", insieme a Ivan Zhang e Nick Frosst, hanno giocato un ruolo fondamentale. L'azienda ha ottenuto finanziamenti significativi, tra cui un round di Serie C da 270 milioni di dollari, ed è sostenuta da importanti aziende tecnologiche e investitori.

Gli Inizi di Aidan Gomez

Il coinvolgimento di Aidan Gomez nell'articolo "Attention is All You Need" durante il suo stage presso Google Brain è stato un momento cruciale. Ha collaborato con Lukasz Kaiser su una piattaforma software per l'addestramento di grandi reti neurali. La sua collaborazione con Noam Shazeer ha portato all'esplorazione di alternative alle RNN, culminando nella creazione del modello Transformer. Questo modello ha rivoluzionato il campo dell'IA, portando allo sviluppo di modelli come BERT e GPT. Aidan ha compreso il potenziale del modello Transformer quando lo ha visto generare una storia coerente da un singolo input di parola.

Dalla Ricerca all'Imprenditoria

Ivan Zhang, un altro alunno dell'Università di Toronto, è descritto come un creatore pratico che preferisce imparare facendo. Aidan e Ivan inizialmente hanno formato FOR.ai, un gruppo di ricerca sull'IA, prima di avventurarsi in una startup più formale. La loro idea iniziale era creare una piattaforma per la compressione dei modelli di IA, ma hanno cambiato direzione a causa della mancanza di domanda di mercato.

La Svolta verso i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni

Il rilascio di GPT-2 e la crescente importanza delle dimensioni del modello hanno portato Cohere a concentrarsi sui modelli linguistici di grandi dimensioni. Il primo prodotto di Cohere è stato uno strumento di completamento automatico del testo, un modello ToC (business-to-consumer). Tuttavia, l'azienda ha compreso le sfide dei prodotti di consumo e si è spostata verso un modello ToB (business-to-business), offrendo una piattaforma API per i clienti aziendali. La missione di Cohere è rendere l'IA accessibile a tutte le aziende, eliminando le barriere all'adozione. Le caratteristiche principali includono modelli personalizzabili, opzioni di implementazione multi-cloud e on-premise, e una forte privacy dei dati.

Talento e Cultura

Cohere adotta un approccio unico all'assunzione, cercando individui con una passione per l'IA e il desiderio di avere un impatto, indipendentemente dal loro background. L'enfasi è posta sulle competenze pratiche, valorizzando l'esperienza sul campo e l'applicazione pratica rispetto ai risultati puramente accademici. L'azienda promuove una cultura di esplorazione e innovazione, concentrandosi sia sulla ricerca che sull'ingegneria.

Il Futuro dell'IA

Aidan Gomez crede che il mercato dell'IA non sarà monopolizzato e che diverse aziende troveranno le proprie nicchie. Esprime preoccupazione per il potenziale uso improprio dell'IA per manipolare i social media e il discorso pubblico. Ivan Zhang sottolinea le sfide nella valutazione dei modelli di IA e nella garanzia della privacy dei dati. Entrambi vedono un grande potenziale nell'IA incarnata, che combina l'IA con la robotica e i sistemi fisici. Aidan ipotizza la possibilità che l'IA impari oltre la conoscenza umana e crei nuova conoscenza.

Concetti Chiave Spiegati

• Modello Transformer: Un'architettura di rete neurale che utilizza meccanismi di attenzione per elaborare dati sequenziali, come il testo.
• RNN (Recurrent Neural Network): Un tipo di rete neurale che elabora dati sequenziali mantenendo uno stato nascosto che cattura le informazioni dagli input precedenti.
• ToC (Business-to-Consumer): Un modello di business in cui prodotti o servizi vengono venduti direttamente ai singoli consumatori.
• ToB (Business-to-Business): Un modello di business in cui prodotti o servizi vengono venduti ad altre aziende.
• API (Application Programming Interface): Un insieme di regole e specifiche che consentono a diverse applicazioni software di comunicare tra loro.
• IA Incarnata: L'integrazione dell'IA con sistemi fisici, come i robot, per consentire loro di interagire con il mondo reale.
• Multi-cloud: L'uso di più servizi di cloud computing da diversi fornitori.
• On-premise: L'implementazione di software e infrastrutture sui server di un'azienda.
• Fine-tuning: Il processo di adattamento di un modello di IA pre-addestrato a un'attività o un set di dati specifici.
• Word Embedding: Una tecnica per rappresentare le parole come vettori numerici, catturando il loro significato semantico.

In questo percorso di innovazione, Cohere si distingue per il suo approccio pragmatico e la sua visione orientata al futuro. L'azienda non solo ha saputo navigare le complessità del mercato dell'IA, ma ha anche contribuito a plasmarlo, dimostrando che l'innovazione e la passione possono portare a risultati significativi. La storia di Cohere è un esempio di come l'eccellenza nella ricerca e un'attenta analisi delle esigenze del mercato possano creare un'azienda di successo nel campo dell'intelligenza artificiale. La flessibilità e la capacità di adattamento sono state essenziali per il loro successo, passando da un'idea iniziale di compressione dei modelli ad una focalizzazione sui modelli linguistici di grandi dimensioni. Questo cambiamento ha permesso a Cohere di trovare una posizione unica nel mercato, fornendo soluzioni personalizzate per i clienti aziendali.