Microsoft destekli OpenAI ile rekabet eden bir temel model şirketi olan Cohere, Perşembe günü Nvidia, Oracle ve Salesforce Ventures ve diğerleri tarafından desteklenen bir finansman turunda 270 milyon dolar topladığını söyledi.
ChatGPT’nin Kasım ayında piyasaya sürülmesinden bu yana, komutla metin, görüntü veya bilgisayar kodu üretebilen yapay zekâ teknolojisi, yatırımcıların ilgisini çekti.
Temel AI modelleri, büyük veri kümeleri üzerinde öğretmiş sistemlerdir ve çeşitli komutları yürütmek için yeni kaynaklardan öğrenme yeteneğine sahiptir. Generative AI ise büyük miktarda veriyi kullanarak insan benzeri kreasyonlar oluşturma amacını taşır.
Dell ve Nvidia’dan üretken AI işbirliği
CEO Aidan Gomez; Perşembe günü yaptığı açıklamada, “Üretken yapay zekâ konusundaki ilk heyecan, işletmeleri hızlandırmanın yollarına doğru kayarken, şirketler kendilerini yeni bir teknoloji çağında başarıya konumlandırmak için Cohere’a bakıyor” dedi.
AI girişimleri, özellikle teknoloji şirketleri için, artan faiz oranları ve artan yatırımcıların kârlılığa odaklanması arasında, risk sermayesi finansmanı için başka türlü bastırılmış bir pazarda parlak bir noktada. Cohere’in C serisi turuna Inovia Capital önderlik etti ve DTCP, Mirae Asset, Schroders Capital, SentinelOne ve Thomvest Ventures gibi diğer yatırımcılar katıldı.
Geçen ay, Alphabet Inc’in Google’ından destek alan başka bir AI girişimi olan Anthropic de yeni bir turda 450 milyon dolar toplamıştı. ChatGPT gibi yapay zekâ ürünlerinin aldığı olumlu geri dönüşlerin pazardaki bu olumlu havadaki katkısı da yadsınamaz boyutlarda.
ChatGPT neyi başarmıştı?
ChatGPT, yapay zekâ alanında derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak büyük bir başarıya ulaşmıştır. Model, büyük dil modelleriyle okumuştur ve milyonlarca metin parçasından oluşan veri setleriyle beslenmiştir. Bu sayede, kelime seçimi, dilbilgisi kuralları, anlam anlama ve metin oluşturma gibi dil temelli görevlerde etkileyici sonuçlar ortaya koyar.
ChatGPT’nin başarısı, kullanıcılarla gerçek zamanlı metin tabanlı diyaloglar kurabilmeyle birini çıkar. Model, kullanıcı sorularını anlamak, yorumlar yanıtlar üretmek ve hatta önerilerde bulunmak için bulundurmak. Çeşitli bileşenlerdeki kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve kullanabilir. Ayrıca, dilin karmaşıklığına uyum sağlayabilen ve yeni bilgilere açık bir yapay zekâ modelidir.
Tüm bu özellikleriyle gelişime açık ve kullanıcı hizmetinde bir yapay zekâ modeli çokça sevilmişti.
