Tabulärdaten sind ein großer Begriff, der strukturierte Daten abdeckt, die normalerweise in eine bestimmte Zeile und Spalte passen. Es kann eine SQL -Datenbank, eine Tabelle, eine .csv -Datei usw. sein.
Obwohl in der künstlichen Intelligenz enorme Fortschritte auf unstrukturierten und sequentiellen Daten angewendet wurden, werden diese großartigen Sprachmodelle von Design diffundiert. Sie werden erstellt, um Eingangs -Token zu manipulieren, um eine kohärente Ausgabe zu erzeugen, ohne unbedingt einer festen Struktur zu folgen. Die besten LLMs sind auch teuer zugänglich über eine API oder teuer, um in ihrer eigenen Cloud -Infrastruktur zu laufen.
Dennoch haben viele Unternehmen bereits eine Datenstrategie mit einem Data Warehouse oder Data Lake, um alle wichtigen Daten und einige Datenwissenschaftler zu zentralisieren, die diese Daten nutzen können, um die Strategie des Unternehmens zu verbessern.
Französisches Startup Neuralk-ai Das Unternehmen für künstliche Intelligenz hat an KI -Modellen gearbeitet, die sich auf tabellarische Daten konzentrieren. Das Unternehmen kündigte diese Woche eine Finanzierung in Höhe von 4 Millionen US -Dollar an.
„Reale Wertdaten für Unternehmen sind Daten, die seit langem identifiziert, in Form einer Tabelle strukturiert und von Datenwissenschaftlern dieser Unternehmen verwendet werden, um alle ihre Algorithmen für maschinelles Lernen zu erstellen“, Mitbegründer von Nualk-AI und Nualk-AIL und Wissenschaftlerdirektor Alexandre Pasquiou erzählte TechCrunch.
Neuralk-ai glaubt, dass es die Möglichkeit gibt, die Entwicklung des KI-Modells zu überarbeiten, aber mit einem spezifischen Fokus auf strukturierte Daten. Zunächst plant es, Datenwissenschaftlern, die für Handelsunternehmen arbeiten, sein Modell als API anzubieten, weil diese Unternehmen für Handelsunternehmen arbeiten Liebe Daten – Denken Sie an Produktkataloge, Kundendatenbanken, Warenkorbentrends usw.
„Heute eignen sich LLMs hervorragend für Forschung, natürliche Benutzerinteraktion und Beantwortung von Fragen, die auf unstrukturierten Dokumenten basieren. Es gibt jedoch einige Einschränkungen, wenn wir zum klassischen maschinellen Lernen zurückkehren, das wirklich auf klassischen tabellarischen Daten basiert “, sagte Pasquiou.
Mit Neuralk-AI können Einzelhändler komplexe Datenarbeitsflüsse mit intelligentem Abzug und Anreicherung automatisieren. Sie könnten aber auch die Modelle des Unternehmens verwenden, um Betrug zu erkennen, Produktempfehlungen zu optimieren und Verkaufsprognosen zu generieren, die für Bestandsverwaltungs- und Produktpreise verwendet werden können.
Fly Ventures leitete die 4 -Millionen -Dollar -Runde des Unternehmens, wobei Steamai ebenfalls teilnahm. Mehrere Business Angels investierten auch in das Startup, wie Thomas Wolf, um das Gesicht, Charles Gorintin, aus Alan und Philippe Corrot und Nagi Letaifa, aus Mirakl zu umarmen.
Das Team arbeitet immer noch aktiv an seinen Modellen. Er plant, mit einer Gruppe führender französischer Einzelhändler und Handelsstartups wie E.Leclerc, Auchan, Mirakl und Lucky Cart zu testen.
„Innerhalb von drei oder vier Monaten werden wir die erste Version unseres Modells und die öffentliche Referenz starten, in der wir unser Modell im Vergleich zum Stand der Technik in diesem Bereich klassifizieren können“, sagte Pasquou. „Und im September ist es die Idee, das beste tabellarische Fundamentmodell in allem zu sein, was mit dem Erlernen der Repräsentation zusammenhängt.“
