Ngày nay, mọi công ty đều đang cố gắng tìm hiểu xem liệu các mô hình ngôn ngữ lớn của họ có tuân thủ bất kỳ quy tắc nào mà họ cho là quan trọng cũng như các yêu cầu pháp lý hoặc quy định hay không. Nếu bạn đang ở trong một ngành được quản lý, nhu cầu thậm chí còn cấp thiết hơn. Có lẽ đó là lý do vì sao Patronus AI đang sớm đạt được thành công trên thị trường.
Vào thứ Tư, công ty giúp khách hàng đảm bảo các mô hình tuân thủ một số kích thước, đã công bố Series A trị giá 17 triệu đô la, chỉ 8 tháng sau khi công bố vòng hạt giống trị giá 3 triệu đô la.
Anand Kannappan, CEO và đồng sáng lập, nói với TechCrunch: “Điều mà các nhà đầu tư rất hào hứng là chúng tôi rõ ràng là người dẫn đầu trong lĩnh vực này và đó là một thị trường thực sự lớn, đồng thời cũng là một thị trường đang phát triển rất nhanh”. Hơn nữa, Patronus đã có thể tham gia sớm ngay khi các công ty nhận ra rằng họ cần các công cụ quản trị LLM để giúp họ luôn tuân thủ.
Họ tin vào tiềm năng của thị trường đang phát triển, thị trường này thực sự chỉ mới bắt đầu.. “Kể từ khi thành lập, chúng tôi đã làm việc với nhiều loại công ty đầu tư khác nhau, các công ty AI cũng như các công ty ở giai đoạn trung bình, và nhờ đó, khách hàng của chúng tôi đã tạo ra hàng trăm nghìn yêu cầu thông qua nền tảng của chúng tôi,” ông nói.
Trọng tâm chính của công ty là một phần được gọi là Bộ đánh giá Patronus. Kannappan cho biết: “Về cơ bản, đây là các lệnh gọi API mà bạn có thể triển khai bằng một dòng mã và bạn có thể đo lường hiệu suất của các hệ thống LLM và LLM theo cách rất, rất chất lượng và có độ tin cậy cao.
Điều này bao gồm những thứ như khả năng gây ảo giác, rủi ro bản quyền, rủi ro an toàn và thậm chí cả các khả năng dành riêng cho doanh nghiệp như phát hiện thông tin nhạy cảm trong kinh doanh cũng như tiếng nói và phong cách thương hiệu, những điều mà doanh nghiệp quan tâm từ cả góc độ pháp lý và danh tiếng.
Như chúng tôi đã viết tại thời điểm công bố hạt giống:
“Công ty đã đến đúng nơi, đúng thời điểm, xây dựng khung phân tích và bảo mật dưới dạng dịch vụ được quản lý để thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm xác định các khu vực có thể có vấn đề, đặc biệt là khả năng xảy ra ảo giác, nơi mô hình tạo nên một câu trả lời vì nó thiếu dữ liệu để trả lời chính xác.”
Công ty đã tăng gấp đôi số lượng nhân viên mà họ có vào thời điểm huy động vốn ban đầu vào năm ngoái và dự kiến sẽ tăng gấp đôi một lần nữa trong năm nay.
Khoản đầu tư trị giá 17 triệu USD được dẫn đầu bởi Notable Capital với sự tham gia của Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog và các thiên thần trong ngành.
