Neuralk-AI está desarrollando modelos de inteligencia artificial específicamente diseñados para datos estructurados.
Los datos tabulares son un término amplio que abarca los datos estructurados que generalmente se ajustan a una fila y columna específica. Pueden ser una base de datos SQL, una hoja de cálculo, un archivo .CSV, etc.
Aunque ha habido un progreso significativo en la aplicación de la inteligencia artificial a datos no estructurados y secuenciales, estos grandes modelos de lenguaje son borrosos por diseño. Están diseñados para manipular tokens de entrada para generar una salida coherente sin seguir necesariamente una estructura fija. Los mejores LLMs también son caros de acceder a través de una API o caros de ejecutar en tu propia infraestructura en la nube.
Sin embargo, muchas empresas ya tienen una estrategia de datos con un almacén de datos o un lago de datos para centralizar toda la información importante y algunos científicos de datos que pueden aprovechar esta información para mejorar la estrategia de la empresa.
La startup francesa Neuralk-AI es una empresa de inteligencia artificial que ha estado trabajando en modelos de AI centrados en datos tabulares. La empresa anunció esta semana una financiación de $4 millones.
“Los datos con verdadero valor para las empresas son aquellos que se identificaron hace mucho tiempo, estructurados en forma de tabla y utilizados por los científicos de datos de estas empresas para crear todos sus algoritmos de aprendizaje automático,” dijo Alexandre Pasquiou, cofundador y Chief Scientist Officer de Neuralk-AI, a TechCrunch.
Neuralk-AI cree que hay una oportunidad en revisar el desarrollo de modelos de AI, pero con un enfoque específico en datos estructurados. En un principio, planea ofrecer su modelo como una API a los científicos de datos que trabajan para empresas comerciales porque estas empresas aman los datos — piensa en catálogos de productos, bases de datos de clientes, tendencias de carritos de compras, etc.
“Hoy en día, los LLMs son excelentes para la búsqueda, la interacción natural del usuario y responder preguntas basadas en documentos no estructurados. Pero tienen algunas limitaciones cuando regresamos a la máquina de aprendizaje clásica, que realmente se basa en datos tabulares clásicos,” dijo Pasquiou.
Con Neuralk-AI, los minoristas pueden automatizar flujos de trabajo de datos complejos con deduplicación y enriquecimiento inteligentes. Pero también pueden utilizar los modelos de la empresa para detectar fraude, optimizar las recomendaciones de productos y generar pronósticos de ventas que puedan utilizarse para la gestión de inventarios y la fijación de precios.
Fly Ventures lideró la ronda de $4 millones de la empresa, con SteamAI también participando. Varios ángeles de negocios también invirtieron en la startup, como Thomas Wolf de Hugging Face, Charles Gorintin de Alan, y Philippe Corrot y Nagi Letaifa de Mirakl.
El equipo sigue trabajando activamente en sus modelos. Planean probar con un grupo de principales minoristas y startups de comercio francés, como E.Leclerc, Auchan, Mirakl y Lucky Cart.
“Dentro de tres o cuatro meses, lanzaremos la primera versión de nuestro modelo y la prueba pública en la que podremos clasificar nuestro modelo en comparación con el estado del arte en este espacio,” dijo Pasquiou. “Y en septiembre, la idea es ser el mejor modelo de fundación tabular en todo lo relacionado con el aprendizaje de representación.”