Trajectory huy động 45 triệu USD để giúp chuyên gia huấn luyện mô hình AI

Trajectory, startup mới hoạt động khoảng một năm, huy động 45 triệu USD ở vòng gọi vốn giai đoạn A với mức định giá 300 triệu USD. Công ty phát triển nền tảng giúp các chuyên gia không cần kiến thức kỹ thuật sâu vẫn có thể cải thiện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) bằng phản hồi từ công việc thực tế.

Khoản đầu tư do Sequoia dẫn đầu, với sự tham gia của Nvidia, Bessemer Venture Partners và Bain Capital Ventures. Trajectory hiện có 18 nhân viên và đang mở nền tảng huấn luyện sau huấn luyện của mình cho công chúng.

Tự động hóa quá trình cải thiện mô hình

Các mô hình AI hiện nay, dù do OpenAI, Anthropic phát triển hay dựa trên mã nguồn mở, thường không tự rút kinh nghiệm từ sai sót nếu không được huấn luyện thêm. Doanh nghiệp muốn điều chỉnh mô hình cho những lĩnh vực chuyên biệt như luật và tài chính thường phải tinh chỉnh mô hình tổng quát, đòi hỏi đội ngũ nghiên cứu nội bộ hoặc chuyên gia tư vấn có chi phí cao.

Trajectory muốn giảm rào cản đó bằng phương pháp học liên tục: doanh nghiệp có thể bắt đầu với một mô hình AI mã nguồn mở, kết nối mô hình với ứng dụng của mình và thu thập phản hồi về kết quả hoạt động. Nền tảng sau đó dùng dữ liệu này để huấn luyện lại mô hình, giúp nó tiến bộ dần trong những tác vụ chuyên biệt.

Theo đồng sáng lập Ronak Malde, các mô hình nền tảng giống như một nghiên cứu sinh tiến sĩ rất thông minh nhưng mỗi lần nhận việc lại phải bắt đầu từ đầu. Trong khi đó, nền kinh tế cần những người đã tích lũy hàng chục năm kinh nghiệm tại nơi làm việc.

Trajectory cho biết luật sư, bác sĩ và các chuyên gia khác có thể gần như tự động giúp mô hình tiến bộ. Nền tảng cho phép người dùng xác định tiêu chuẩn đầu ra phù hợp với tổ chức của mình, rồi chuyển những đánh giá đó thành cải tiến cho mô hình.

Được các công ty AI và tài chính sử dụng

Harvey và Rogo đang dùng nền tảng Trajectory để huấn luyện thêm các mô hình mã nguồn mở. Mục tiêu là giúp mô hình xử lý công việc giống những luật sư hoặc chuyên gia phân tích tài chính giàu kinh nghiệm hơn, thông qua việc học từ các tác vụ trước đó, chẳng hạn rà soát một loại hợp đồng cụ thể hoặc định giá doanh nghiệp theo một phương pháp nhất định.

Các khách hàng khác của Trajectory gồm Decagon, Mercor và Nvidia. Công ty cho biết nền tảng của mình được thiết kế để giúp khách hàng không chuyên kỹ thuật dễ tiếp cận hơn với quá trình huấn luyện mô hình.

Trajectory có một số đối thủ cùng theo đuổi việc tự động hóa huấn luyện sau huấn luyện, gồm Thinking Machines Lab, công ty do cựu Giám đốc công nghệ OpenAI Mira Murati thành lập và đứng sau nền tảng tinh chỉnh Tinker; Applied Compute, được định giá 3,25 tỷ USD vào tháng trước; và Prime Intellect, công ty hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng và huấn luyện tác nhân AI.

Giữ con người trong vòng huấn luyện

Cách tiếp cận của Trajectory có điểm tương đồng với ý tưởng AI tự cải thiện năng lực của chính mình. Tuy nhiên, đồng sáng lập Michael Elabd cho rằng việc duy trì vai trò của con người trong quá trình huấn luyện giúp phương pháp này an toàn hơn, bởi cải thiện tự động hoàn toàn có thể dẫn đến những kết quả ngoài dự kiến hoặc nguy hiểm.

Đội ngũ là lợi thế mà Malde nhấn mạnh. Ông từng nằm trong nhóm nhỏ các nhà nghiên cứu Google DeepMind được tuyển dụng từ Windsurf. Elabd cũng từng làm việc tại DeepMind, còn đồng sáng lập thứ ba Arjun Karanam trước đây nghiên cứu các mô hình nền tảng tạo sinh tại Apple. Startup này cũng tuyển dụng các nhà nghiên cứu và nhà thiết kế sản phẩm từng làm việc tại OpenAI, Stripe và Netflix.

Góc nhìn

Trajectory đặt mục tiêu đưa việc huấn luyện mô hình AI ra khỏi phạm vi của các nhóm nghiên cứu chuyên sâu. Nếu doanh nghiệp có thể biến đánh giá của chuyên gia thành cải tiến mô hình mà không phải tự xây dựng một đội ngũ huấn luyện lớn, việc ứng dụng AI cho những quy trình chuyên biệt có thể trở nên nhanh và ít tốn kém hơn.

Với các nhóm phát triển sản phẩm, điểm đáng chú ý là dữ liệu phản hồi từ hoạt động thực tế có thể trở thành đầu vào cho quá trình cải thiện mô hình. Tuy vậy, việc con người xác định tiêu chuẩn và giám sát quá trình huấn luyện vẫn là phần quan trọng trong cách tiếp cận mà Trajectory theo đuổi.