نيورومتريك تحصل على تمويل بقيمة 4 ملايين دولار وتطلق منصة هندسة الرموز

أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة نيورومتريك إي آي (Neurometric AI)، المتخصصة في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، منصة آلية لهندسة الرموز (Token Engineering)، وأعلنت عن إتمام جولة تمويل بقيمة 4 ملايين دولار في وقت سابق من هذا العام. تهدف المنصة إلى مساعدة الشركات على إدارة تكلفة وأداء أعباء عمل الوكلاء الذكيين.

عند انتقال الشركات بالوكلاء الذكيين من المرحلة التجريبية إلى مرحلة الإنتاج، قد يُنتج سير العمل الواحد عشرات الاستدعاءات النموذجية. ولا تزال العديد من الشركات ترسل كل مهمة إلى النماذج الحدودية (frontier models)، حتى عندما تتمكن نماذج أصغر حجماً وأقل تكلفة من تحقيق نتائج مماثلة أو أفضل. تقوم نيورومتريك بتقييم هذه الاستدعاءات بشكل فردي، وتعديل المطالبات (prompts) حسب الحاجة، وتوجيه كل مهمة إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة الذي يلبي عتبات الأداء المطلوبة؛ وعند عدم وجود خيار مناسب، تقوم بإنشاء نموذج لغوي صغير (small language model) مُصمم خصيصاً. بالنسبة لأعباء العمل البسيطة وذات الحجم الكبير، تقوم المنصة تلقائياً بتوليد نماذج لغوية صغيرة متخصصة لتحسين سرعة المهمة وتكلفتها.

وقال روب ماي، الرئيس التنفيذي لشركة نيورومتريك: "على مدار العام الماضي، أثبتت الشركات أن الوكلاء الذكيين قادرون على تنفيذ مهام متزايدة التعقيد. والآن يحتاجون إلى إثبات أن اقتصاديات هذه الوكلاء تظل معقولة عند تشغيلها على نطاق واسع. كل استدعاء نموذج هو أيضاً قرار تسعير، وهذه القرارات تتراكم عبر سير عمل الوكيل. توفر هندسة الرموز للشركات وسيلة للتحكم في التكاليف دون التضحية بالجودة."

حالياً، تعتمد الشركات على الاختبارات اليدوية والحلول المنفردة لتحديد النماذج التي ينبغي لها معالجة مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة. ومع دخول نماذج جديدة إلى السوق وتغيرات في التسعير والسرعة والأداء، قد تصبح هذه الاختيارات سريعة العُمر. تدمج نيورومتريك توجيه النماذج (model routing)، وإنشاء النماذج اللغوية الصغيرة، والوصول إلى سوق النماذج اللغوية الصغيرة المُدرّبة مسبقاً والمخصصة لمهام محددة (SLM) في منصة واحدة. يقوم مدير نقاط النهاية للمهام (Task Endpoint Manager) بتقييم الطلبات الواردة بناءً على بيانات أداء النماذج وتسعيرها المُحدّثة باستمرار، ثم يوجّه كل مهمة وفقاً لمتطلبات العميل من الدقة والتكلفة وزمن الاستجابة. وعند عدم وجود نموذج حالي يلبي هذه المتطلبات، يقوم المُنشئ التلقائي للنماذج اللغوية الصغيرة (Auto-SLM Creator) ببناء وتوفير نموذج لغوي صغير للمهمة المحددة. كما يتيح سوق النماذج اللغوية الصغيرة (SLM Market) التابع للمنصة للعملاء الوصول إلى نماذج تم تطويرها بالفعل لأعباء العمل الشائعة والمتكررة.

في التعاملات المبكرة مع العملاء، حققت النماذج التي تم توجيهها أو إنشاؤها عبر نيورومتريك دقة تفوق النماذج الحدودية بنسبة تصل إلى 20 نقطة مئوية، مع خفض التكاليف وزمن الاستجابة في الوقت نفسه.

أكملت نيورومتريك جولة تمويل بقيمة 4 ملايين دولار في وقت سابق من هذا العام، بمشاركة كل من Betaworks وex-Ante وEverywhere.vc وEncoded وVermillion وAbstraction وMu Ventures، بالإضافة إلى مستثمرين ملائكيين من بينهم جايسون كالاكانيس، المشارك في تقديم بودكاست All-In، ودارميش شاه، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Hubspot. سيُستخدم هذا التمويل لتوسيع فرق الهندسة وأبحاث الذكاء الاصطناعي، وتوفير أدوات تحسين إضافية لمنصتها الأساسية.

تضع نيورومتريك هندسة الرموز كتخصص يهدف إلى تحديد كيفية إنجاز كل مهمة ضمن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بناءً على الجودة والتكلفة والسرعة المطلوبة. وعلى عكس هندسة المطالبات (prompt engineering) التي تركز على تحسين التعليمات المُعطاة للنموذج، تحدد هندسة الرموز أي نموذج يجب أن يتسلم المهمة أولاً، وما إذا كان ينبغي إنشاء نموذج أكثر تخصصاً لمعالجتها. مع قيام الشركات بنشر المزيد من الوكلاء الذكيين، وتوليد سير العمل الواحد لمزيد من استدعاءات النماذج، واستمرار نمو عدد النماذج المتاحة، من المتوقع أن يزداد الطلب على هذه القدرة. المنصة متاحة حالياً على neurometric.ai، وتخطط الشركة للقاء العملاء والمستثمرين ووسائل الإعلام خلال معرض AI Engineer World's Fair المقرر عقده في سان فرانسيسكو في الفترة من 29 يونيو إلى 2 يوليو.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com