Baseten padziļina savu AI specializāciju, iegādājoties Parsed — jaunuzņēmumu, kas koncentrējas uz pastiprināšanu un pēcapmācības darbu lieliem valodu modeļiem, trešdien paziņoja uzņēmums. Darījuma mērķis ir apkopot ražošanas datus, precizēšanu un secinājumus zem viena jumta, dodot uzņēmumiem iespēju “piederēt savam intelektam”, nevis paļauties uz vispārējas nozīmes sistēmām no tādiem pakalpojumu sniedzējiem kā OpenAI.
Iegūšana tiek veikta, veicot pāreju visā AI sektorā. Daudzi uzņēmumi, kas kādreiz lielā mērā paļāvās uz slēgtiem modeļiem, tagad meklē uzstādījumus, kas atbilst viņu konkrētajam darbam, piemēram, medicīnisko transkripciju vai AI vadītu pārdošanas palīdzību, nezaudējot veiktspēju un neradot lielas darbības izmaksas.
“Šodien mēs ar prieku varam pastāstīt, ka Parsed pievienojas Baseten. No sākuma mēs sākām Parsed ar vienkāršu pārliecību: AI nedarīja gandrīz pietiekami daudz reāla darba. Modeļi bija spēcīgi, taču tie nebija specializēti, saskaņoti vai savienoti ar reālām sistēmām, kur tie varētu radīt vērtību. Pasaulei nebija vajadzīgi arvien lielāki modeļi; tai bija vajadzīgi dziļi, uzticami modeļi, ar kuriem var izprast patiesu kontekstu un atbildību,” Baseten līdzdibinātāji teica emuāra ziņā.
Baseten, kura vērtība ir 2,15 miljardi ASV dolāru pēc 150 miljonu ASV dolāru sērijas D sērijas septembrī, uzskata šo darījumu par iespēju izveidot stingrāku atgriezeniskās saites cilpu: palaidiet modeli, novērojiet, kā tas darbojas ražošanā, ievadiet to atpakaļ apmācībā un ātri atkārtojiet.
Secinājumu sniedzējs Baseten iegūst pastiprināšanas mācību palaišanas parsēšanu
Dažus pēdējos gadus Baseten ir pavadījis, veidojot uz veiktspēju vērstas secinājumu infrastruktūras reputāciju. Sanfrancisko jaunuzņēmums, ko 2019. gadā dibināja Tuhins Srivastava un Amirs Haghighats, pārvalda mākoņa platformu AI modeļu izvietošanai un mērogošanai. Tas sola ātrākus rezultātus nekā daudzi konkurenti, izmantojot tādas metodes kā operatora saplūšana un automatizēta GPU nodrošināšana vairākiem pakalpojumu sniedzējiem. Uzņēmumi, piemēram, Abridge, Patreon un Writer, paļaujas uz Baseten visās jomās, sākot no runas-teksta konveijeriem un beidzot ar pielāgotu modeļu apkalpošanu.
TechStartups pirmo reizi aptvēra Baseten februārī pēc tam, kad tas slēdza 75 miljonu ASV dolāru C sērijas finansējumu, ko vadīja IVP un Spark Capital. Kopš tā laika uzņēmums ir pieaudzis līdz aptuveni 60 darbiniekiem un izveidojis vairāk nekā 100 uzņēmumu klientu bāzi, kā arī simtiem mazāku komandu. Interese šogad pastiprinājās pēc tam, kad DeepSeek R1 modelis janvārī ieguva vilces spēku, radot jaunu spiedienu uz slēgtajiem modeļiem, kas ir dārgi. Baseten ātri pārgāja uz R1 atbalstu, pozicionējot sevi kā lētāku, augstas veiktspējas alternatīvu izstrādātājiem, kuri vēlas vairāk kontrolēt.
Pagājušais gads uzņēmumam bijis izlaušanās periods. Ieņēmumi pieauga vairāk nekā 10 reizes, jo Baseten paplašinājās ar apmācību pakalpojumiem un izlaida modeļu API, kas nodrošina ar vienu klikšķi piekļuvi tādiem atvērtā pirmkoda modeļiem kā Llama. Investori, tostarp Bond, CapitalG un IVP, ir iepludinājuši vairāk nekā 250 miljonus ASV dolāru, liekot cerēt, ka secinājums joprojām būs izturīgākais un aizsargājamākais mākslīgā intelekta kopas slānis.
Parsed ievada attēlu ar citu puzles gabalu. Uzņēmums, kuru līdzdibināja izpilddirektors Mudith Jayasekara un galvenais zinātnieks Čārlzs O’Nīls, koncentrējas uz pēcapmācības posmu. Parsēšana palīdz organizācijām veidot mācīšanās signālus no ražošanas lietojuma, izmantojot pastiprinošu mācīšanos, lai atalgotu spēcīgus rezultātus un sodītu vājos. Mērķis ir vienkāršs: modeļiem vajadzētu kļūt labākiem, jo vairāk tie tiek izmantoti. Pirms iegādes uzņēmums Parsed jau bija cieši integrēts Baseten ekosistēmā, strādāja ar kopīgiem klientiem un veica vairāk nekā 500 apmācību darbu Baseten infrastruktūrā. Vienā projektā transkripcijas latentums tika samazināts par 50%, kas liecina par to, ko varētu atbloķēt stingrāka integrācija.
Finansiālie nosacījumi netika atklāti, taču Parsed komanda un tehnoloģija tagad ir pilnībā daļa no Baseten. Parsed teica klientiem, ka “lietas turpinās darboties, un tās kļūs tikai labākas”, apliecinot, ka API paliek vietā, kamēr aizmugursistēma iegūs jaunu atbalstu.
Šrivastava iegādi ietvēra ar ideju par “specializētu izlūkošanu”. Viņš redz secinājumu ilgtermiņa vērtību, kas saistīta ar nepārtrauktu mācīšanos – modeļiem, kas pilnveido sevi, izmantojot ražošanas datus. “Tas, kas padara secinājumus patiesi vērtīgus laika gaitā, ir nepārtraukta mācīšanās: izmantojot reālus ražošanas datus un novērtējumus, lai apmācītu labākus, ātrākus un lētākus modeļus,” viņš teica. Ar Parsed pastiprināšanas mācīšanās paņēmieniem, kas ir pievienoti kaudzei, Baseten tagad var aizvērt cilpu starp apkalpošanu un apmācību.
Jayasekara piebalsoja šim viedoklim: “Mēs uzskatām, ka pasaulei nav vajadzīgi arvien lielāki vispārējas nozīmes modeļi; tai ir vajadzīgi modeļi, kas dziļi izprot konkrētu darbu un turpina tajā pilnveidoties. Basetena ir labākā vieta pasaulē, kur izmantot šos modeļus ražošanā, un mēs esam satraukti par to, kas ir iespējams, apvienojot secinājumus un apmācību.”
Šī maiņa atspoguļo plašākas sarunas visā nozarē. NeurIPS pastāvīgā interese par nepārtrauktu mācīšanos liecināja par attālināšanos no statiskiem modeļiem, kuriem nepieciešama milzīga pārkvalifikācija. Baseten virziens liek tai tiešā veidā konkurēt ar hiperskaleriem, piemēram, AWS un Azure, kā arī uz infrastruktūru orientētiem jaunizveidotiem uzņēmumiem, piemēram, Together AI un Fireworks.ai. Baseten ir derības, ka uzņēmumi vēlas smalku kontroli, zemākas izmaksas un brīvību no pārdevēja bloķēšanas. Daži klienti jau ir ziņojuši par izmaksu samazinājumu līdz pat 84%, izmantojot Baseten’s steku, kas ir spēcīgs solis klimatā, ko nosaka GPU trūkums un augstie apmācības izdevumi.
Izstrādātājiem apvienotais piedāvājums varētu saīsināt ceļu no idejas līdz ražošanai gatavam AI. Baseten jau nodrošina sensitīvu datu hibrīda izvietošanas iespējas un rīkus latentuma un GPU lietojuma izsekošanai. Iekļaujot Parsed darbu, komandas drīzumā varēs palaist modeļus, kas pielāgojas reālai uzvedībai — “modeļus, kas pieskaras zālei”, kā daži nozares pārstāvji mēdz teikt. Agrīnie lietotāji, piemēram, Zed Industries, ir redzējuši nozīmīgus ieguvumus, tostarp 2x ātrāku koda pabeigšanu un ievērojamu latentuma samazinājumu.
Daži novērotāji brīdina, ka secinājumu tirgus virzās uz konsolidāciju, jo lielie tehnoloģiju uzņēmumi turpina veidot savus integrētos skursteņus. Baseten ir derības, ka specializācija, veiktspēja un izmaksu efektivitāte ļaus neatkarīgiem spēlētājiem attīstīties. Tā pieeja varētu palīdzēt novirzīt uzmanību no milzīgiem, vispārējas nozīmes modeļiem uz sistēmām, kas izceļas ar šauras darbības jomas uzdevumiem, pamatojoties uz datiem, ko katrs uzņēmums jau ražo.
Tā kā datu centros pieaug secinājumu veikšanas slodze, šādi darījumi parāda, kā attīstās ekosistēma. Uzņēmumi vēlas AI, kas pielāgojas, uzlabo un atspoguļo viņu darba realitāti, nevis universālu modeli. Baseten iegādājoties Parsed, virza nozari tālāk pa šo ceļu, veidojot nākotni, kurā kontrolei un pielāgošanai ir daudz svarīgāka nozīme nekā neapstrādātiem parametriem.
