شركة Fundamental تخرج من وضع التخفي بتمويل قدره 255 مليون دولار لتقنيات الذكاء الاصطناعي للبيانات المهيكلة

خرج مختبر الذكاء الاصطناعي Fundamental من وضع التخفي يوم الخميس، معلناً عن تمويل إجمالي قدره 255 مليون دولار وتقييم بعد التمويل بلغ 1.4 مليار دولار. ويشمل هذا رأس المال جولة تمويل من الفئة (أ) بقيمة 225 مليون دولار. وسيدعم التمويل تطوير Nexus، وهو النموذج الأساسي للشركة المصمم لتحليل البيانات المهيكلة.

قادت جولة التمويل من الفئة (أ) كل من: Oak HC/FT، وValor Equity Partners، وBattery Ventures، وSalesforce Ventures. كما شاركت Hetz Ventures في الجولة، إلى جانب مستثمرين ملائكيين من بينهم Aravind Srinivas الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity، وHenrique Dubugras المؤسس المشارك لشركة Brex، وOlivier Pomel الرئيس التنفيذي لشركة Datadog.

يُعد نموذج الشركة، Nexus، ما تسميه “نموذجاً جدولياً كبيراً” (LTM)، وهو ما يمثل خروجاً عن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) القياسية. فبينما صُممت نماذج اللغات الكبيرة لمعالجة البيانات غير المهيكلة—أي المعلومات التي لا تملك تنسيقاً محدداً مسبقاً، مثل النصوص والصوت والفيديو والرموز البرمجية—صُمم Nexus خصيصاً للبيانات المهيكلة، التي يتم تنظيمها في مستودعات منسقة مثل قواعد البيانات وجداول البيانات. وعلى عكس معظم نماذج الذكاء الاصطناعي المعاصرة، فإن Nexus حتمي (deterministic)، مما يعني أنه ينتج المخرجات نفسها لنفس المدخلات في كل مرة، ولا يعتمد على بنية “المحولات” (transformer architecture)، وهي إطار عمل التعلم العميق الذي يشغل معظم نماذج اللغات الكبيرة الحديثة.

ووفقاً لشركة Fundamental، غالباً ما تواجه النماذج القائمة على بنية “المحولات” صعوبة في الاستنتاج عبر مجموعات البيانات الضخمة للغاية، مثل جداول البيانات التي تحتوي على مليارات الصفوف، لأنها لا تستطيع معالجة البيانات إلا ضمن نافذة السياق الخاصة بها. ويخضع نموذج Fundamental للتدريب المسبق والضبط الدقيق، ولكنه مصمم للتعامل مع مجموعات البيانات المهيكلة الضخمة هذه.

قال Jeremy Fraenkel، الرئيس التنفيذي للشركة: “بينما كانت نماذج اللغات الكبيرة رائعة في العمل مع البيانات غير المهيكلة، مثل النصوص والصوت والفيديو والرموز البرمجية، إلا أنها لا تعمل بشكل جيد مع البيانات المهيكلة مثل الجداول”. وأضاف أن الشركة قد بنت، من خلال Nexus، أفضل نموذج أساسي للتعامل مع البيانات المهيكلة.

وقد حصلت Fundamental بالفعل على عقود مع عملاء من قائمة Fortune 100. كما أقامت الشركة شراكة استراتيجية مع AWS، مما يسمح للمستخدمين بنشر Nexus مباشرة من الحالات (instances) الحالية. وأشار Fraenkel إلى أن النموذج يسمح للمؤسسات بتوسيع عدد حالات الاستخدام التي يمكنها معالجتها، محققة أداءً أفضل في كل حالة استخدام مما كان ممكناً بخلاف ذلك باستخدام جيش من علماء البيانات.

لماذا يهم

تحاول Fundamental حل فجوة البيانات المهيكلة في الذكاء الاصطناعي الحالي، متجاوزة القدرات التي تركز على النصوص في نماذج اللغات الكبيرة لتوفير تحليل حتمي لمجموعات البيانات المؤسسية الضخمة.