Los datos tabulares es un término amplio que abarca datos estructurados que generalmente encajan en filas y columnas específicas. Puede ser una base de datos SQL, una hoja de cálculo, un archivo .CSV, etc.
Aunque ha habido un tremendo progreso en la inteligencia artificial aplicada a datos no estructurados y secuenciales, estos grandes modelos de lenguaje son difusos por diseño. Están construidos para manipular tokens de entrada para generar una salida coherente sin seguir necesariamente una estructura fija. Los mejores LLMs también son caros de acceder a través de una API o de ejecutar en tu propia infraestructura en la nube.
Y sin embargo, muchas empresas ya tienen una estrategia de datos con un almacén de datos o un lago de datos para centralizar todos los datos importantes y algunos científicos de datos que pueden aprovechar estos datos para mejorar la estrategia de la empresa.
La startup francesa Neuralk-AI es una empresa de inteligencia artificial que ha estado trabajando en modelos de inteligencia artificial centrados en datos tabulares. La empresa anunció esta semana una financiación de $4 millones.
“Los datos con valor real para las empresas son datos que fueron identificados hace mucho tiempo, estructurados en forma de tabla y utilizados por los científicos de datos de estas empresas para crear todos sus algoritmos de aprendizaje automático”, dijo Alexandre Pasquiou, cofundador y Director Científico Jefe de Neuralk-AI, a TechCrunch.
Neuralk-AI cree que hay una oportunidad en revisar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, pero con un enfoque específico en datos estructurados. En un principio, planea ofrecer su modelo como una API a los científicos de datos que trabajan para empresas comerciales porque a estas empresas les encantan los datos, piensa en catálogos de productos, bases de datos de clientes, tendencias del carrito de compras, etc.
“Hoy en día, LLMs son excelentes para la búsqueda, la interacción natural del usuario y responder preguntas basadas en documentos no estructurados. Pero tiene algunas limitaciones en el momento en que regresamos al aprendizaje automático clásico, que realmente se basa en datos tabulares clásicos”, dijo Pasquiou.
Con Neuralk-AI, los minoristas pueden automatizar flujos de trabajo de datos complejos con deduplicación y enriquecimiento inteligentes. Pero también podrían utilizar los modelos de la empresa para detectar fraudes, optimizar las recomendaciones de productos y generar previsiones de ventas que podrían utilizarse para la gestión de inventario y fijación de precios de productos.Fly Ventures lideró la ronda de financiación de $4 millones de la empresa con la participación de SteamAI. Varios ángeles de negocios también invirtieron en la startup, como Thomas Wolf de Hugging Face, Charles Gorintin de Alan y Philippe Corrot y Nagi Letaifa de Mirakl.
El equipo sigue trabajando activamente en sus modelos. Planea realizar pruebas con un grupo de principales minoristas franceses y startups comerciales, como E.Leclerc, Auchan, Mirakl y Lucky Cart.
“En tres o cuatro meses, lanzaremos la primera versión de nuestro modelo y la referencia pública en la que podremos clasificar nuestro modelo en comparación con lo último en este espacio”, dijo Pasquiou. “Y en septiembre, la idea es ser el mejor modelo fundacional tabular en todo lo relacionado con el aprendizaje de representaciones.”
