Fireworks.ai açık kaynak API’si üretken yapay zekayı tüm geliştiricilerin erişimine sunuyor

Fireworks.ai açık kaynak API’si üretken yapay zekayı tüm geliştiricilerin erişimine sunuyor

Bugünlerde hemen hemen herkes üretken yapay zeka eyleminden pay almaya çalışıyor. Odaklanmanın çoğunluğu OpenAI, Anthropic ve Cohere gibi model satıcıları veya Microsoft, Meta, Google ve Amazon gibi daha büyük şirketler üzerinde kalsa da, aslında üretken yapay zeka sorununa çeşitli şekillerde saldırmaya çalışan birçok startup var. Yollardan.

havai fişek.ai böyle bir girişimdir. Bu diğer oyuncuların bazılarının marka bilinirliğinden yoksun olmasına rağmen, şirket başına 12.000’den fazla kullanıcıyla en büyük açık kaynak modeli API’sine sahiptir. Bu tür bir açık kaynak çekiciliği yatırımcıların dikkatini çekme eğilimindedir ve şirket şu ana kadar 25 milyon dolar topladı.

Fireworks kurucu ortağı ve CEO’su Lin Qiao, şirketinin temel modelleri sıfırdan eğitmediğini, bunun yerine diğer modellerin bir işletmenin belirli ihtiyaçlarına göre ince ayar yapmasına yardımcı olduğunu belirtiyor. “Bu, kullanıma hazır, açık kaynaklı modeller ya da bizim ayarladığımız modeller ya da müşterimizin kendi kendine ayarlayabileceği modeller olabilir. Qiao, TechCrunch’a yaptığı açıklamada, “Her üç çeşit de çıkarım motoru API’miz aracılığıyla sunulabilir” dedi.

Bir API olduğundan geliştiriciler bunu uygulamalarına bağlayabilir, kendi verileri üzerinde eğitilmiş kendi tercih modellerini getirebilir ve çok hızlı bir şekilde soru sorma gibi üretken yapay zeka yetenekleri ekleyebilir. Qiao, bunun hızlı, verimli ve yüksek kaliteli sonuçlar ürettiğini söylüyor.

Fireworks’ün yaklaşımının bir diğer avantajı da şirketlerin birden fazla modelle deneme yapmasına olanak sağlamasıdır; bu, hızla değişen bir pazarda önemli bir şeydir. “Buradaki felsefemiz, kullanıcılara birden fazla modeli tekrarlama ve deneme yapma olanağı vermek ve verilerini birden fazla modele aktarıp bir ürünle test etmek için etkili araçlara sahip olmak istiyoruz” dedi.

Belki daha da önemlisi, ChatGPT4’teki 1 trilyondan fazla tokene kıyasla model boyutunu 7 milyar ila 13 milyar token arasında sınırlandırarak maliyetleri düşük tutuyorlar. Bu, büyük dil modelinin anlayabileceği kelime evrenini sınırlandırırken, geliştiricilerin daha sınırlı iş kullanım durumlarıyla çalışmak üzere tasarlanmış çok daha küçük, odaklanmış veri kümelerine odaklanmasına olanak tanır.

Qiao, daha önce Meta’da çalışarak böyle bir sistem kurma konusunda benzersiz bir niteliğe sahiptir ve tüm Meta ürün ve hizmetlerinde yapay zekayı güçlendirmek için hızlı, ölçeklenebilir bir geliştirme motoru oluşturma hedefiyle yapay zeka platformu geliştirme ekibine liderlik etmektedir. Meta’da çalışmaktan aldığı bu bilgiyi alıp, Meta büyüklüğündeki bir şirketin mühendislik kaynakları düzeyine ihtiyaç duymadan bu tür bir gücü herhangi bir şirketin erişimine sunan API tabanlı bir araç oluşturmayı başardı.

Şirket, Sequoia Capital’in katılımıyla Benchmark liderliğinde ve Databricks ve Snowflake gibi melek yatırımcıların katılımıyla 2022’de 25 milyon dolar topladı. Son ikisi, her ikisinin de veri depolama aracı olması ve Fireworks’ün kullanıcıların bu verileri çalıştırmasına olanak tanıması nedeniyle özellikle ilgi çekici stratejik yatırımcılardır.

Yorum gönder