Um laboratório de IA chamado Fundamental surgiu na quinta-feira, oferecendo um novo modelo básico para resolver um problema antigo: como extrair insights das enormes quantidades de dados estruturados produzidos pelas empresas. Ao combinar os antigos sistemas de IA preditiva com ferramentas mais contemporâneas, a empresa acredita que pode remodelar a forma como as grandes empresas analisam os seus dados.
“Embora os LLMs tenham sido ótimos no trabalho com dados não estruturados, como texto, áudio, vídeo e código, eles não funcionam bem com dados estruturados como tabelas”, disse o CEO Jeremy Fraenkel ao TechCrunch. “Com nosso modelo Nexus, construímos o melhor modelo básico para lidar com esse tipo de dados.”
A ideia já atraiu interesse significativo dos investidores. A empresa está emergindo do sigilo com US$ 255 milhões em financiamento e uma avaliação de US$ 1,2 bilhão. A maior parte vem da recente rodada Série A de US$ 225 milhões liderada por Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures e Salesforce Ventures; A Hetz Ventures também participou da Série A, com financiamento anjo do CEO da Perplexity, Aravind Srinivas, do cofundador da Brex, Henrique Dubugras, e do CEO da Datadog, Olivier Pomel.
Chamado de Modelo Tabular Grande (LTM) em vez de Modelo de Linguagem Grande (LLM), o Nexus da Fundamental rompe com as práticas contemporâneas de IA de várias maneiras significativas. O modelo é determinístico – ou seja, dará a mesma resposta sempre que uma determinada pergunta for feita – e não depende da arquitetura do transformador que define os modelos da maioria dos laboratórios de IA contemporâneos. Fundamental o chama de modelo básico porque passa pelas etapas normais de pré-treinamento e ajuste fino, mas o resultado é algo profundamente diferente do que um cliente obteria ao fazer parceria com OpenAI ou Anthropic.
Essas diferenças são importantes porque a Fundamental está buscando um caso de uso onde os modelos contemporâneos de IA muitas vezes falham. Como os modelos de IA baseados no Transformer só podem processar dados que estão dentro de sua janela de contexto, eles muitas vezes têm dificuldade para raciocinar sobre conjuntos de dados extremamente grandes – analisando uma planilha com bilhões de linhas, por exemplo. Mas esse tipo de enorme conjunto de dados estruturados é comum em grandes empresas, criando uma oportunidade significativa para modelos que possam lidar com a escala.
Na opinião de Fraenkel, essa é uma grande oportunidade para o Fundamental. Usando o Nexus, a empresa pode trazer técnicas contemporâneas para análise de Big Data, oferecendo algo mais poderoso e flexível do que os algoritmos que estão em uso atualmente.
“Agora você pode ter um modelo para todos os seus casos de uso, para que possa expandir enormemente o número de casos de uso que você aborda”, disse ele ao TechCrunch. “E em cada um desses casos de uso, você obtém um desempenho melhor do que seria possível com um exército de cientistas de dados.”
Essa promessa já rendeu uma série de contratos de alto perfil, incluindo contratos de sete dígitos com clientes da Fortune 100. A empresa também firmou uma parceria estratégica com a AWS que permitirá aos usuários da AWS implantar o Nexus diretamente de instâncias existentes.
