Hoy en día, todas las empresas intentan determinar si sus grandes modelos lingüísticos cumplen con las reglas que consideran importantes y con los requisitos legales o reglamentarios. Si estás en una industria regulada, la necesidad es aún más aguda. Quizás es por eso que Patronus AI está teniendo un éxito temprano en el mercado.
El miércoles, la compañía que ayuda a los clientes a asegurarse de que los modelos cumplan con una serie de dimensiones, anunció una Serie A de 17 millones de dólares, solo 8 meses después de anunciar una ronda inicial de 3 millones de dólares.
“Mucho de lo que entusiasmó a los inversores es que somos el líder indiscutible en el espacio y es un mercado realmente grande y también un mercado de muy rápido crecimiento”, dijo el director ejecutivo y cofundador Anand Kannappan a TechCrunch. Es más, Patronus pudo entrar temprano justo cuando las empresas se dieron cuenta de que necesitaban herramientas de gobernanza de LLM para ayudarlas a cumplir con las normas.
Creen en el potencial de un mercado en crecimiento, que en realidad apenas está comenzando. “Desde nuestro lanzamiento, hemos trabajado con muchos tipos diferentes de empresas de cartera y empresas de inteligencia artificial y empresas en etapa intermedia, por lo que nuestros clientes han logrado varios cientos de miles de solicitudes a través de nuestra plataforma”, dijo.
El foco principal de la empresa es una pieza llamada Patronus Evaluators. “Estas son esencialmente llamadas API que puedes implementar con una línea de código, y puedes medir de manera escalable el rendimiento de los LLM y los sistemas LLM en varias dimensiones”, dijo Kannappan.
Esto incluye cosas como la probabilidad de alucinar, riesgos de derechos de autor, riesgos de seguridad e incluso capacidades específicas de la empresa, como detectar información comercial sensible y la voz y el estilo de la marca, cosas que preocupan a las empresas tanto desde una perspectiva regulatoria como de reputación.
Como escribimos en el momento del anuncio de la semilla:
“La empresa está en el lugar correcto en el momento correcto, construyendo un marco de seguridad y análisis en forma de un servicio administrado para probar grandes modelos de lenguaje para identificar áreas que podrían ser problemáticas, particularmente la probabilidad de alucinaciones, donde el modelo constituye una respuesta porque carece de datos para responder correctamente”.
La compañía ha duplicado los seis empleados que tenía en el momento de su financiación inicial el año pasado, y espera duplicarse nuevamente este año.
La inversión de 17 millones de dólares fue liderada por Notable Capital con la participación de Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital y ángeles de la industria.