Trajectory привлекла $45 млн и открыла платформу для дообучения AI-моделей

Trajectory предлагает компаниям начать с модели с открытыми весами и подключить платформу к своим приложениям. Платформа собирает обратную связь о работе модели, а затем использует её для дополнительного обучения под конкретные задачи. Такой цикл нужен потому, что модель сама по себе не меняет свои параметры после ошибочного ответа. Обычно адаптацией общей модели занимаются ML-команды или приглашённые инженеры; Trajectory хочет дать специалистам предметной области возможность участвовать в этом процессе через интерфейс.

Компания называет подход continual learning, то есть продолжением обучения на данных о выполненных задачах. В описанном сценарии человек остаётся в контуре: сотрудники организации определяют, какой результат для них приемлем, и дают обратную связь, на основе которой модель переобучают. Сооснователь Майкл Элабд связывает участие людей с контролем над изменениями модели. Для юриста это может быть работа с определённым типом договоров, а для финансового аналитика – оценка компании по принятой в организации методике.

Платформу уже используют Harvey и Rogo для дополнительного обучения моделей с открытыми весами на профессиональных задачах. Среди клиентов Trajectory также названы Decagon, Mercor и Nvidia. Теперь стартап открывает доступ к своей платформе постобучения для всех желающих. В сообщении нет результатов независимого сравнения моделей до и после обучения, поэтому пока нельзя оценить, насколько сильно улучшается качество на задачах клиентов или сколько работы специалистов требуется для подготовки обратной связи.

Trajectory основана около года назад тремя бывшими однокурсниками Стэнфорда; в команде 18 человек. Раунд серии A на $45 млн возглавила Sequoia, также участвовали Nvidia, Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures; оценка компании в раунде составила $300 млн. На рынке платформ для дополнительного обучения стартап считает конкурентами в том числе Thinking Machines Lab с продуктом Tinker, Applied Compute и Prime Intellect. На этом фоне ставка Trajectory – интерфейс, через который эксперт может превращать оценку ответов модели в данные для её дальнейшего обучения.