Imbue（以前はGenerally Intelligentとして知られる）AI研究ラボは、企業の評価額が10億ドルを超えるSeries Bの資金調達ラウンドで2億ドルを調達しました。Astera Institute、Nvidia、CruiseのCEOであるKyle Vogt、およびNotionの共同創設者Simon Lastなどが参加しています。
この新しいトランシェはImbueがこれまでに調達した総額を2億2,000万ドルに引き上げ、最近数ヶ月のうちに良く資金を提供されているAIスタートアップの中に位置付けます。これは、テキスト生成AIツールの範囲を開発しているTel Avivの会社である**AI21 Labs** ($283 million)、およびgenerative AIのベンダーである**Cohere** ($435 million) と**Adept** ($415 million)のすぐ後に続きます。
今朝公開されたブログ投稿でImbueは、「この最新の資金調達は、私たちが世界でのより大きな目標を達成するのを助けるために、推論とコードを書くことができるAIシステムの開発を加速させるでしょう。」と述べています。「私たちの目標は変わっていません。それは、実際の世界で私たちのために安全に働くことができる、より大きな目標を達成できる実用的なAIエージェントを構築することです。」
Imbueは昨年10月にステルスからローンチし、野心的な目標を持っていました。それは、現在機械が欠けている人間の知能の基礎を研究することでした。当時TechCrunchに提示された計画によれば、Imbueチームが構築した複雑な3Dの世界でこれらのタスクを解決するための学習能力をテストし、異なるAIモデルを設計するために「基礎」をタスクの配列に変えることでした。
しかし、会社のアプローチはそれ以来、ややシフトしているようです。3Dの世界でAIを放つのではなく、Imbueは、github Copilot や Amazon CodeWhisperer のようなモデルを含む、初めに「内部で有用」と考えるモデルを開発していると言っています。
多くのモデルがコードを書くことができます。しかし、Imbueのものが特に際立っているのは、「頑健に推論する」という能力です、と会社は主張しています。
ブログ投稿でImbueは、「私たちは、推論が効果的なAIエージェントへの主要なブロッカーであると信じています。」と書いています。「頑健な推論は効果的な行動のために必要です。それは、不確実性を取り扱う能力、アプローチを変更するときを知る能力、質問をすると新しい情報を収集する能力、シナリオを演じ出して決断を下す能力、仮説を作成して破棄する能力、および一般的に、現実の世界の複雑で予測困難な性質を取り扱う能力を含むものです。」
Imbueはまた、コードは、そのチームが大規模にAIアプリを構築することを可能にすることを超えて、重要なユースケースであると信じています。ブログ投稿で、会社はコードが推論を向上させることができ、モデルがマシン上でアクションを取るためのより効果的な方法の一つであるというケースを提案しています。
「テーブルから情報を取り出すためにSQLクエリを書くエージェントは、コードを使用せずに同じ情報を組み立てようとするエージェントよりもユーザーのリクエストを満足させる可能性がはるかに高い」と、会社は記述しています。「さらに、コード上でのトレーニングは、モデルがよりよく推論を学ぶのを助けます。コードなしでのトレーニングは、推論が貧弱なモデルを生み出すようです。」
これはAdeptの哲学とも似ています。Adeptは、任意のソフトウェアプロセスを自動化できるAIを構築することを目指しています。Google DeepMindも、AIが「指示に従う」コンピュータタスク、例えばフライトの予約などの人々からのキーボードやマウスのコマンドを観察することで、AIにコンピュータを制御する方法を教えるアプローチを探求してきました。
Imbueは、そのモデルが推論の意味で「特別に作られた」と述べています。これは、「頑健な結論と行動」に到着するために「推論時にはるかに多くの計算を行う」という技術を使用して、「良い推論のパターンを強化するために」データ上で訓練されています。
具体的には、Imbueは、その内部ベンチマークでの推論のパフォーマンスに最適化されている「非常に大きな」モデルのトレーニングを行っています。これらの「モデル」は、テキストやコードの生成などの問題におけるモデルのスキルを基本的に定義するトレーニングデータから学ばれたモデルの部分です。このトレーニングは、NvidiaのH100シリーズからの10,000のGPUを含む、Nvidiaと共同設計された計算クラスタ上で行われています。
Imbueはまた、大規模な言語モデルの学習プロセスを理解する研究を行っており、AIのデバッグ用のAIプロトタイプやAIモデル上の視覚インターフェースなど、独自のAIと機械学習ツールの構築にも投資しています。
現時点で、Imbueはその取り組んでいることの多くを製品化するつもりはありません。むしろ、これらのツールやモデルを、将来のより汎用的なAIを向上させる方法、および人々が独自のカスタムモデルを作成するために使用できるプラットフォームの基盤を築くための方法として見ています。
「私たちがAIエージェントを構築するとき、私たちは実際には、私たちの目標を理解し、積極的にコミュニケーションをとり、背後で私たちのために働くコンピュータを構築しています」と、Imbueはブログ投稿で続けています。「最終的には、私たちがリリースするシステムが、誰もがAIの生産力を指先に持ってくることができる頑丈な、カスタムAIエージェントを構築することを可能にすることを望んでいます...この最新の資金調達は、私たちが推論とコードを書くことができるAIシステムの開発を加速させるでしょう。彼らは、私たちが世界でより大きな目標を達成するのを助けることができます。」
原文はこちら：https://techcrunch.com/2023/09/07/imbue-raises-200m-to-build-ai-models-that-can-robustly-reason/
（参照：Techcrunch）