కోహెర్ ఎలా నిర్మించబడింది AI స్టార్టప్ లోతైన పరిశీలన

కోహెర్ యొక్క నిర్మాణం: AI స్టార్టప్‌లో లోతైన పరిశీలన

కోహెర్ ఒక AI స్టార్టప్, ఇది పెద్ద భాషా నమూనాల పోటీ రంగంలో తనకంటూ ఒక ప్రత్యేక స్థానాన్ని ఏర్పరుచుకుంది. ఎంటర్‌ప్రైజ్ పరిష్కారాలపై దృష్టి సారించడం మరియు ప్రతిభను, భాగస్వామ్యాలను ఉపయోగించుకోవడంలో ప్రత్యేకమైన విధానాన్ని కలిగి ఉండటం దీనికి ప్రధాన కారణం.

నేపథ్యం

పెద్ద భాషా నమూనాల పెరుగుదల: OpenAI మరియు దాని ChatGPT ఆధిపత్యాన్ని ఈ కథనం గుర్తిస్తుంది. పెద్ద భాషా నమూనాల రంగంలో తీవ్రమైన పోటీని ఇది తెలియజేస్తుంది.

కోహెర్ యొక్క ప్రత్యేక స్థానం: కోహెర్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ క్లయింట్‌లపై దృష్టి సారించి, అనుకూలీకరించదగిన మరియు సురక్షితమైన AI పరిష్కారాలను అందిస్తుంది.

ముఖ్య ఆటగాళ్ళు: ఈ సంస్థను ఎయిడాన్ గోమెజ్, ఇవాన్ జాంగ్ మరియు నిక్ ఫ్రోస్ట్ స్థాపించారు. ఎయిడాన్ గోమెజ్ "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యు నీడ్" అనే గ్రౌండ్‌బ్రేకింగ్ పేపర్‌కు సహ రచయిత.

ఆర్థిక మద్దతు: కోహెర్ $270 మిలియన్ల సిరీస్ C రౌండ్‌తో సహా గణనీయమైన నిధులను పొందింది మరియు ప్రధాన టెక్ కంపెనీలు, పెట్టుబడిదారుల మద్దతును కలిగి ఉంది.

కోహెర్ యొక్క అభివృద్ధి

ఒక ఆలోచన యొక్క ప్రారంభం

ఎయిడాన్ గోమెజ్ యొక్క ప్రారంభ పని: గూగుల్ బ్రెయిన్‌లో తన ఇంటర్న్‌షిప్ సమయంలో "అటెన్షన్ ఈజ్ ఆల్ యు నీడ్" పేపర్‌లో ఎయిడాన్ యొక్క ప్రమేయం ఒక కీలకమైన క్షణం.

• అతను లుకాస్ కైసర్‌తో కలిసి పెద్ద న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై పనిచేశాడు.
• అతను RNN లకు ప్రత్యామ్నాయాలను అన్వేషించడానికి నోమ్ షజీర్‌తో సహకరించాడు.
• ఈ సహకారం ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ నమూనాను సృష్టించడానికి దారితీసింది.

ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్ యొక్క ప్రభావం: ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్ AI రంగాన్ని విప్లవాత్మకం చేసింది. BERT మరియు GPT వంటి నమూనాల అభివృద్ధికి ఇది దారితీసింది.

ఎయిడాన్ యొక్క గ్రహింపు: ఒకే పదం ఇన్‌పుట్ నుండి ఒక పొందికైన కథను రూపొందించడాన్ని చూసినప్పుడు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని ఎయిడాన్ గ్రహించాడు.

పరిశోధన నుండి వ్యవస్థాపకతకు

ఇవాన్ జాంగ్ నేపథ్యం: టొరంటో విశ్వవిద్యాలయంలోని సహచరుడు ఇవాన్, స్వయంగా నేర్చుకోవడానికి ఇష్టపడే వ్యక్తిగా వర్ణించబడ్డాడు.

FOR.ai: ఎయిడాన్ మరియు ఇవాన్ మొదట FOR.ai అనే AI పరిశోధనా సమూహాన్ని ఏర్పాటు చేశారు. ఆ తరువాత మరింత అధికారిక స్టార్టప్‌లోకి ప్రవేశించారు.

ప్రారంభ వ్యాపార ఆలోచన: AI నమూనాలను కుదించడానికి ఒక వేదికను సృష్టించడం వారి ప్రారంభ ఆలోచన, కానీ మార్కెట్ డిమాండ్ లేకపోవడంతో వారు దానిని మార్చారు.

పెద్ద భాషా నమూనాలకు మార్పు: GPT-2 విడుదల మరియు నమూనా పరిమాణం యొక్క ప్రాముఖ్యత పెరగడం కోహెర్‌ను పెద్ద భాషా నమూనాలపై దృష్టి పెట్టేలా చేసింది.

ప్రారంభ ఉత్పత్తి: కోహెర్ యొక్క మొదటి ఉత్పత్తి టెక్స్ట్ ఆటో-కంప్లీషన్ సాధనం, ఇది ToC (వ్యాపారం నుండి వినియోగదారు) నమూనా.

ToB కి మార్పు: వినియోగదారు ఉత్పత్తుల సవాళ్లను గుర్తించి, వారు ToB (వ్యాపారం నుండి వ్యాపారం) నమూనాకు మారారు. ఎంటర్‌ప్రైజ్ క్లయింట్‌ల కోసం API ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందించడం ప్రారంభించారు.

కోహెర్ యొక్క లక్ష్యం: AI ని అన్ని వ్యాపారాలకు అందుబాటులోకి తీసుకురావాలని, స్వీకరణకు అడ్డంకులను తొలగించాలని కంపెనీ లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

ముఖ్య లక్షణాలు: కోహెర్ అనుకూలీకరించదగిన నమూనాలు, మల్టీ-క్లౌడ్ మరియు ఆన్-ప్రెమిస్ డిప్లాయ్‌మెంట్ ఎంపికలు మరియు బలమైన డేటా గోప్యతను అందిస్తుంది.

ప్రతిభ మరియు సంస్కృతి

ప్రత్యేకమైన నియామక విధానం: కోహెర్ AI పట్ల మక్కువ కలిగిన వ్యక్తులను మరియు వారి నేపథ్యంతో సంబంధం లేకుండా ప్రభావం చూపాలని కోరుకునే వారిని వెతుకుతుంది.

ఆచరణాత్మక నైపుణ్యాలపై దృష్టి: వారు పూర్తిగా విద్యాపరమైన విజయాల కంటే ఆచరణాత్మక అనుభవానికి మరియు అప్లికేషన్‌కు విలువ ఇస్తారు.

అన్వేషణ సంస్కృతి: కోహెర్ పరిశోధన మరియు ఇంజనీరింగ్‌పై దృష్టి సారించి, ప్రయోగాలు మరియు ఆవిష్కరణల సంస్కృతిని ప్రోత్సహిస్తుంది.

AI భవిష్యత్తు

పోటీపై ఎయిడాన్ దృక్పథం: AI మార్కెట్ గుత్తాధిపత్యం కాదని, వివిధ కంపెనీలు తమ సొంత ప్రత్యేక స్థానాలను కనుగొంటాయని ఎయిడాన్ నమ్ముతున్నాడు.

AI దుర్వినియోగం గురించి ఆందోళనలు: సోషల్ మీడియా మరియు ప్రజల ప్రసంగాన్ని తారుమారు చేయడానికి AI ని ఉపయోగించే అవకాశం గురించి ఎయిడాన్ ఆందోళన వ్యక్తం చేశాడు.

AI స్వీకరణలో సవాళ్లు: AI నమూనాలను అంచనా వేయడంలో మరియు డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడంలో ఉన్న సవాళ్లను ఇవాన్ హైలైట్ చేశాడు.

ఎంబోడెడ్ AI యొక్క సంభావ్యత: ఎయిడాన్ మరియు ఇవాన్ ఇద్దరూ ఎంబోడెడ్ AI లో గొప్ప సామర్థ్యాన్ని చూస్తున్నారు. ఇది AI ని రోబోటిక్స్ మరియు భౌతిక వ్యవస్థలతో మిళితం చేస్తుంది.

AI యొక్క భవిష్యత్తు అభ్యాసం: మానవ జ్ఞానానికి మించి AI నేర్చుకునే అవకాశం గురించి మరియు కొత్త జ్ఞానాన్ని సృష్టించే అవకాశం గురించి ఎయిడాన్ ఊహిస్తున్నాడు.

ముఖ్యమైన భావనలు

ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ మోడల్: టెక్స్ట్ వంటి సీక్వెన్షియల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి శ్రద్ధా విధానాలను ఉపయోగించే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఆర్కిటెక్చర్.

RNN (పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్): మునుపటి ఇన్‌పుట్‌ల నుండి సమాచారాన్ని సంగ్రహించే దాచిన స్థితిని నిర్వహించడం ద్వారా సీక్వెన్షియల్ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే ఒక రకమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్.

ToC (వ్యాపారం నుండి వినియోగదారు): ఉత్పత్తులు లేదా సేవలు నేరుగా వ్యక్తిగత వినియోగదారులకు విక్రయించబడే వ్యాపార నమూనా.

ToB (వ్యాపారం నుండి వ్యాపారం): ఉత్పత్తులు లేదా సేవలు ఇతర వ్యాపారాలకు విక్రయించబడే వ్యాపార నమూనా.

API (అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్): వివిధ సాఫ్ట్‌వేర్ అప్లికేషన్‌లు ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతించే నియమాలు మరియు స్పెసిఫికేషన్‌ల సమితి.

ఎంబోడెడ్ AI: వాస్తవ ప్రపంచంతో సంభాషించడానికి రోబోట్‌ల వంటి భౌతిక వ్యవస్థలతో AI ని అనుసంధానించడం.

మల్టీ-క్లౌడ్: వివిధ ప్రొవైడర్ల నుండి బహుళ క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ సేవలను ఉపయోగించడం.

ఆన్-ప్రెమిస్: ఒక కంపెనీ యొక్క స్వంత సర్వర్‌లలో సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించడం.

ఫైన్-ట్యూనింగ్: ఒక నిర్దిష్ట టాస్క్ లేదా డేటాసెట్‌కు ముందుగా శిక్షణ పొందిన AI మోడల్‌ను స్వీకరించే ప్రక్రియ.

వర్డ్ ఎంబెడింగ్: పదాలను సంఖ్యా వెక్టర్లుగా సూచించడానికి మరియు వాటి అర్థాన్ని సంగ్రహించడానికి ఉపయోగించే ఒక పద్ధతి.