En estos días, cada empresa está tratando de averiguar si sus grandes modelos de lenguaje cumplen con las reglas que consideran importantes y con los requisitos legales o regulatorios. Si te encuentras en una industria regulada, la necesidad es aún más aguda. Quizás por eso Patronus AI está encontrando éxito temprano en el mercado.
El miércoles, la empresa que ayuda a los clientes a asegurarse de que los modelos sean conformes en diversas dimensiones, anunció una ronda de financiación de Serie A de $17 millones, solo 8 meses después de anunciar una ronda semilla de $3 millones.
“Mucho de lo que emocionó a los inversores es que somos el líder claro en el espacio y es un mercado realmente grande y también es un mercado muy rápido en crecimiento”, dijo el CEO y cofundador Anand Kannappan a TechCrunch. Además, Patronus pudo ingresar temprano justo cuando las empresas se dieron cuenta de que necesitaban herramientas de gobernanza LLM para ayudarles a permanecer conformes.
Creen en el potencial del mercado en crecimiento, que realmente está comenzando... “Desde que lanzamos, hemos trabajado con muchas compañías de cartera de distintos tipos y compañías de IA y compañías en etapa intermedia, y a través de eso nuestros clientes han realizado varios cientos de miles de solicitudes a través de nuestra plataforma”, dijo.
El foco principal de la empresa es una pieza llamada Evaluadores Patronus. “Estas son básicamente llamadas de API que puedes implementar con una línea de código, y de una manera muy, muy alta calidad y altamente confiable, puedes medir de forma escalable el rendimiento de los LLM y sistemas LLM en varias dimensiones”, dijo Kannappan.
Esto incluye cosas como la probabilidad de alucinaciones, riesgos de copyright, riesgos de seguridad e incluso capacidades específicas de la empresa como detectar información sensible para el negocio y voz y estilo de marca, cosas que a las empresas les importan desde una perspectiva regulatoria y de reputación.
Como escribimos en el momento del anuncio de la ronda semilla:
“La empresa está en el lugar correcto en el momento adecuado, construyendo un marco de seguridad y análisis en forma de un servicio gestionado para probar grandes modelos de lenguaje para identificar áreas que podrían ser problemáticas, especialmente la probabilidad de alucinaciones, donde el modelo inventa una respuesta porque carece de datos para responder correctamente.”
La empresa ha duplicado su personal de los seis empleados que tenían en el momento de su financiación semilla el año pasado, y esperan duplicarse nuevamente este año.
La inversión de $17 millones fue liderada por Notable Capital con la participación de Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog y ángeles de la industria.
