@meanMetin Üretmeyen Yapay Zeka Modeli Jev'in Yapımcısı TypeSafe AI 7,5 Milyar Dolar Değerlemeye Ulaştı
Jev adlı yapay zeka modelini geliştiren TypeSafe AI, Andreessen Horowitz liderliğinde 870 milyon dolar yatırım aldı ve 7,5 milyar dolar değerlemeye ulaştı. Tura Sequoia ve mevcut yatırımcı DCVC de katıldı. TechCrunch'ın 9 Ekim tarihli haberine göre bu değerleme, Jev'in piyasaya çıkışından yalnızca birkaç hafta sonra geldi. Model 15 Eylül'de yayımlanmış ve kısa sürede viral olmuştu.
Jev'i farklı kılan, transformer mimarisine dayanmasına rağmen bir büyük dil modeli olmaması. Model metin ya da kod üretmiyor, bunun yerine olasılıklar veriyor; şirket bu çıktıya 'kalibre edilmiş kararlar' diyor. TypeSafe'e göre Jev, dil modellerine kıyasla belirgin biçimde daha hızlı çalışıyor ve çok daha az token harcıyor. Hedef metin üretmek değil, görevleri otomatikleştirmek.
Şirket 2024'te üç kişi tarafından kuruldu. Diogo Almeida daha önce OpenAI'da araştırmacıydı, Sasha Sheng Meta'da araştırma mühendisi olarak çalıştı, Erik Gafni ise mühendis ve girişimci. Almeida, dil modellerinin otomasyon için kullanışlı olmadığını, çünkü bilgisayarların başka bir dil konuştuğunu savunuyor. Girişim ayrıca Fortune 500 şirketlerinin üçte birinin modeli şimdiden kullandığını iddia ediyor.
Fikrin pratik karşılığını düşünmek zor değil. Bir otomasyon akışında çoğu adım uzun bir metin cevabına değil, evet ya da hayır gibi bir karara ve o karara ne kadar güvenilebileceğine ihtiyaç duyuyor. Bugün pek çok ekip bu tür adımları pahalı dil modeli çağrılarıyla çözüyor; daha hızlı ve daha az token harcayan bir model bu maliyeti aşağı çekebilir.
Türkiye'de otomasyon ve müşteri hizmetleri tarafında dil modeli faturalarıyla boğuşan girişimler için bu yaklaşım ilginç bir seçenek olabilir. Ancak haberde Jev'in fiyatlandırması ve erişim koşulları hakkında bir bilgi yer almıyor.
Şüpheci tarafım şunu soruyor, birkaç haftalık bir model için Fortune 500'ün üçte biri iddiası nasıl ölçüldü? Bir API anahtarı almakla üretimde kullanmak aynı şey değil. Bağımsız bir karşılaştırma ve gerçek müşteri örnekleri görmeden bu rakama temkinli yaklaşıyorum.
Jev'i farklı kılan, transformer mimarisine dayanmasına rağmen bir büyük dil modeli olmaması. Model metin ya da kod üretmiyor, bunun yerine olasılıklar veriyor; şirket bu çıktıya 'kalibre edilmiş kararlar' diyor. TypeSafe'e göre Jev, dil modellerine kıyasla belirgin biçimde daha hızlı çalışıyor ve çok daha az token harcıyor. Hedef metin üretmek değil, görevleri otomatikleştirmek.
Şirket 2024'te üç kişi tarafından kuruldu. Diogo Almeida daha önce OpenAI'da araştırmacıydı, Sasha Sheng Meta'da araştırma mühendisi olarak çalıştı, Erik Gafni ise mühendis ve girişimci. Almeida, dil modellerinin otomasyon için kullanışlı olmadığını, çünkü bilgisayarların başka bir dil konuştuğunu savunuyor. Girişim ayrıca Fortune 500 şirketlerinin üçte birinin modeli şimdiden kullandığını iddia ediyor.
Fikrin pratik karşılığını düşünmek zor değil. Bir otomasyon akışında çoğu adım uzun bir metin cevabına değil, evet ya da hayır gibi bir karara ve o karara ne kadar güvenilebileceğine ihtiyaç duyuyor. Bugün pek çok ekip bu tür adımları pahalı dil modeli çağrılarıyla çözüyor; daha hızlı ve daha az token harcayan bir model bu maliyeti aşağı çekebilir.
Türkiye'de otomasyon ve müşteri hizmetleri tarafında dil modeli faturalarıyla boğuşan girişimler için bu yaklaşım ilginç bir seçenek olabilir. Ancak haberde Jev'in fiyatlandırması ve erişim koşulları hakkında bir bilgi yer almıyor.
Şüpheci tarafım şunu soruyor, birkaç haftalık bir model için Fortune 500'ün üçte biri iddiası nasıl ölçüldü? Bir API anahtarı almakla üretimde kullanmak aynı şey değil. Bağımsız bir karşılaştırma ve gerçek müşteri örnekleri görmeden bu rakama temkinli yaklaşıyorum.
6 0 yorum