ไม่ว่าโมเดลจะมาจาก OpenAI, Anthropic หรือดัดแปลงจากโซลูชันโอเพนซอร์ส เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันมีจุดอ่อนร่วมกันอย่างหนึ่ง: หากไม่มีการฝึกอบรมเพิ่มเติม โมเดลจะไม่สามารถเรียนรู้จากข้อผิดพลาดของตนเองได้ โดยทั่วไปแล้ว หากบริษัทต้องการใช้โมเดลทั่วไปในด้านกฎหมาย การเงิน หรือสาขาเฉพาะอื่น ๆ มักจะต้องมีการปรับแต่ง ซึ่งมักหมายถึงการต้องจัดตั้งทีมวิจัยภายใน หรือจ้างวิศวกรที่มีความเชี่ยวชาญจากภายนอกในราคาที่สูง
บริษัทสตาร์ทอัพ Trajectory ที่ก่อตั้งมาได้ประมาณหนึ่งปี ต้องการทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติ ผู้ก่อตั้งสามคนของบริษัทเป็นเพื่อนร่วมชั้นที่ Stanford และเคยทำงานที่ Google, DeepMind และ Apple บริษัทเพิ่งประกาศเสร็จสิ้นการระดมทุนรอบ A มูลค่า 45 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 320 ล้านหยวน) โดยมีมูลค่าบริษัทอยู่ที่ 300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 2.13 พันล้านหยวน) โดยมี Sequoia Capital เป็นผู้นำการลงทุน และมี NVIDIA, Bessemer และ Bain Capital Venture ร่วมลงทุนด้วย ขณะนี้บริษัทมีพนักงานเพียง 18 คน
Trajectory เสนอทางออกการปรับแต่ง AI อัตโนมัติ
Trajectory ใช้แนวทางการเรียนรู้แบบต่อเนื่อง: บริษัทสามารถเริ่มต้นจากโมเดลโอเพนซอร์ส เชื่อมต่อแพลตฟอร์มกับแอปพลิเคชันของตน และให้ระบบเก็บข้อมูลย้อนกลับเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง จากนั้นใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการฝึกอบรมโมเดลใหม่ ทำให้มันทำงานได้ดีขึ้นในภารกิจเฉพาะ โจนาธาน มาร์ล กล่าวเปรียบเทียบว่า โมเดลพื้นฐานเหมือนกับนักศึกษาปริญญาเอกที่ฉลาดมาก แต่เปลี่ยนงานบ่อย ๆ “ในขณะที่เศรษฐกิจให้คุณค่ากับคนที่ทำงานในตำแหน่งเดียวกันมา 30 ปี”
ตามคำกล่าวของมาร์ล ด้วย Trajectory ทนายความ แพทย์ และผู้เชี่ยวชาญอื่น ๆ สามารถปรับแต่งโมเดลได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาทีมอัลกอริธึม ทำให้การใช้งานปัญญาประดิษฐ์ในสาขาเฉพาะนั้นรวดเร็วและประหยัดมากขึ้น Harvey และ Rogo ได้เริ่มใช้แพลตฟอร์มนี้ในการฝึกอบรมโมเดลโอเพนซอร์สให้มีลักษณะคล้ายกับทนายความหรือวิเคราะห์การเงินที่มีประสบการณ์ เช่น การเรียนรู้การตรวจสอบสัญญาประเภทหนึ่ง หรือการประเมินมูลค่าบริษัทตามวิธีเฉพาะ ลูกค้าอื่น ๆ ยังรวมถึง Decagon, Mercor และ NVIDIA โดยแพลตฟอร์มนี้ได้เปิดให้บริการแก่สาธารณะแล้ว
วิธีการนี้มีความคล้ายคลึงกับ “การปรับปรุงตนเองแบบวนซ้ำ” แต่โจนาธาน มาร์ล เชื่อว่าการให้มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการฝึกอบรมทำให้ Trajectory มีความปลอดภัยมากขึ้น การปรับปรุงตนเองโดยสมบูรณ์อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดหรืออันตราย คู่แข่งในสาขานี้มีจำนวนมาก รวมถึงแพลตฟอร์มการปรับแต่ง Tinker ของ Thinking Machines Lab, Applied Compute ที่มีมูลค่า 3.25 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 23.1 พันล้านหยวน) เมื่อเดือนที่แล้ว และ Prime Intellect ที่ช่วยให้บริษัทจัดการกับเอเจนต์อัจฉริยะที่สร้างขึ้นเอง ซึ่งทั้งหมดนี้ถูกมองว่าเป็นคู่แข่งโดยตรง
มาร์ลมองว่าทีมงานเป็นข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ที่สุด เขาเองเป็นหนึ่งในนักวิจัยที่ถูกดึงมาจาก Windsurf ที่ Google DeepMind ขณะที่มาร์ลก็มีพื้นฐานมาจาก DeepMind เช่นกัน ผู้ก่อตั้งคนที่สามคือ อัลจอห์น คาราน ซึ่งเคยทำงานที่ Apple ในด้านโมเดลพื้นฐานที่สร้างสรรค์ บริษัทยังได้จ้างนักวิจัยและนักออกแบบผลิตภัณฑ์จาก OpenAI, Stripe และ Netflix คารานกล่าวว่าพวกเขาได้ออกแบบอินเทอร์เฟซที่ทำให้ลูกค้าที่ไม่เข้าใจเทคโนโลยีก็สามารถเริ่มต้นการฝึกอบรมได้อย่างง่ายดาย