Los datos tabulares son un término amplio que abarca datos estructurados que generalmente se ajustan a una fila y columna específicas. Puede ser una base de datos SQL, una hoja de cálculo, un archivo .csv, etc.
Si bien ha habido un gran progreso en la inteligencia artificial aplicada a datos no estructurados y secuenciales, estos modelos de lenguaje grande son confusos por diseño. Están construidos para manipular tokens de entrada para generar una salida coherente sin necesariamente seguir una estructura fija. Los mejores LLM también son caros de acceder a través de una API o costoso de ejecutar en su propia infraestructura en la nube.
Y, sin embargo, muchas compañías ya tienen una estrategia de datos con un almacén de datos o un lago de datos para centralizar todos los datos importantes y algunos científicos de datos que pueden aprovechar estos datos para mejorar la estrategia de la empresa.
La startup francesa Neuralk-AI es una compañía de inteligencia artificial que ha estado trabajando en modelos de IA centrados en datos tabulares. La compañía anunció esta semana $ 4 millones en fondos.
«Los datos con valor real para las empresas son datos que se identificaron hace mucho tiempo, estructurados en forma de tabla y utilizados por los científicos de datos de estas empresas para crear todos sus algoritmos de aprendizaje automático», cofundador de Nueralk-AI y El director científico Alexandre Pasquiou dijo a Tecno.
Neuralk-AI cree que hay una oportunidad en revisar el desarrollo del modelo de IA, pero con un enfoque específico en datos estructurados. Al principio, planea ofrecer su modelo como API a los científicos de datos que trabajan para compañías de comercio porque estas compañías amar Datos: piense en catálogos de productos, bases de datos de clientes, tendencias de carritos de compras, etc.
“Hoy, los LLM son excelentes para la búsqueda, la interacción natural del usuario y responder preguntas basadas en documentos no estructurados. Pero tiene algunas limitaciones en el momento en que volvemos al aprendizaje automático clásico, lo que realmente se basa en datos tabulares clásicos «, dijo Pasquiou.
Con Neuralk-AI, los minoristas pueden automatizar flujos de trabajo de datos complejos con deduplicación inteligente y enriquecimiento. Pero también podrían usar los modelos de la compañía para detectar fraude, optimizar las recomendaciones del producto y generar pronósticos de ventas que podrían usarse para la gestión de inventario y los precios del producto.
Fly Ventures lideró la ronda de $ 4 millones de la compañía con Steamai también participando. Varios ángeles de negocios también invirtieron en la startup, como Thomas Wolf de Hugging Face, Charles Gorintin de Alan y Philippe Corrot y Nagi Letaifa de Mirakl.
El equipo todavía está trabajando activamente en sus modelos. Planea probar con un grupo de minoristas y nuevas empresas francesas líderes, como E.Leclerc, Auchan, Mirakl y Lucky Cart.
«Dentro de tres o cuatro meses, lanzaremos la primera versión de nuestro modelo y el punto de referencia público en el que podremos clasificar nuestro modelo en comparación con el estado del arte en este espacio», dijo Pasquiou. «Y en septiembre, la idea es ser el mejor modelo de base tabular en todo lo relacionado con el aprendizaje de representación».
