SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Adaption Labs, ein neues Startup aus San Francisco, hat kürzlich 50 Millionen US-Dollar in einer Seed-Finanzierungsrunde gesammelt. Gegründet von ehemaligen Cohere-Führungskräften, zielt das Unternehmen darauf ab, KI-Modelle zu entwickeln, die weniger Rechenleistung benötigen und kontinuierlich lernen können. Diese Modelle könnten die Art und Weise, wie Unternehmen KI einsetzen, grundlegend verändern.
Adaption Labs, ein vielversprechendes Startup aus San Francisco, hat kürzlich eine beeindruckende Seed-Finanzierung in Höhe von 50 Millionen US-Dollar erhalten. Gegründet von den ehemaligen Cohere-Führungskräften Sara Hooker und Sudip Roy, verfolgt das Unternehmen das Ziel, KI-Modelle zu entwickeln, die weniger Rechenleistung benötigen und kostengünstiger sind als die derzeit führenden Modelle. Diese neuen Modelle sollen in der Lage sein, sich kontinuierlich an individuelle Aufgaben anzupassen, was einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Entwicklung darstellt.
Sara Hooker, die zuvor bei Google DeepMind tätig war, betont die Notwendigkeit, KI-Modelle zu schaffen, die ohne teure Nachschulungen oder aufwendige Kontextanpassungen auskommen. Adaption Labs setzt auf adaptive Daten, adaptive Intelligenz und adaptive Schnittstellen, um diese Vision zu verwirklichen. Diese Ansätze könnten die Wirtschaftlichkeit von KI-Systemen erheblich verbessern und neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnen.
Die Finanzierung wird von Emergence Capital Partners angeführt, mit Beteiligung von Mozilla Ventures und anderen namhaften Investoren. Hooker argumentiert, dass die KI-Branche an einem Wendepunkt steht, an dem Fortschritte nicht mehr durch das bloße Vergrößern von Modellen erzielt werden können. Stattdessen sollten Systeme entwickelt werden, die sich effizienter und kostengünstiger anpassen können.
Ein innovativer Ansatz von Adaption Labs ist das sogenannte “gradientenfreie Lernen”, das viele der Herausforderungen bei der Feinabstimmung und dem Prompt-Engineering umgeht. Statt die internen Gewichte eines Modells zu ändern, wird das Verhalten des Modells zur Laufzeit angepasst. Diese Methode könnte die Kosten und den Aufwand für die Anpassung von KI-Modellen erheblich reduzieren und die Effizienz der Rechenleistung maximieren.
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