Typeface erweitert maßgeschneiderten generativen KI-Ansatz durch Google Cloud-Partnerschaft

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Typeface treibt seine maßgeschneiderte generative KI-Agenda mit einer heute angekündigten neuen Google Cloud-Partnerschaft weiter voran.

Das in San Francisco ansässige Unternehmen kam im Februar mit einer Finanzierung in Höhe von 65 Millionen US-Dollar aus der Tarnung, um die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Technologie für Unternehmen zu unterstützen, die Marketing- und Branding-Inhalte generieren möchten. Das Startup wird vom ehemaligen Adobe-CTO Abhay Parasnis geleitet und hat sich zum Ziel gesetzt, die Leistungsfähigkeit generativer KI großen Marken in verschiedenen Branchen zugänglich zu machen, die nicht das bekommen, was sie von generalisierten großen Sprachmodellen (LLMs) benötigen.

Die Typeface-Plattform ermöglicht es Unternehmen, LLMs für eine bestimmte Marke oder einen bestimmten Anwendungsfall zu trainieren, um individuelle Ergebnisse sowohl für Bilder als auch für Text zu erhalten. Im Rahmen der Google Cloud-Partnerschaft werden die neuesten LLMs von Google – einschließlich derjenigen, die auf PaLM 2 LLM basieren – in Typeface integriert.

Um noch einen Schritt weiter zu gehen, haben Google und Typeface eine Go-to-Market-Partnerschaft geschlossen, durch die die maßgeschneiderte KI-Technologie von Typeface direkt in Google Workspace integriert werden kann.

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„Das nennen wir Affinitäts-KI“, sagte Parasnis gegenüber VentureBeat. „Dies ist die nächste Stufe der generativen KI, bei der Unternehmen generische Modelle verwenden, diese aber individuell an ihre Produkte, ihre Stimme, ihre Kunden und ihr Publikum anpassen.“

Die Anpassung bestehender LLMs erfolgt üblicherweise mit einem Zero-Shot-Ansatz zur Feinabstimmung, der nicht viel (wenn überhaupt) zusätzliches Training erfordert. Allerdings führt dieser Ansatz nicht immer zu den besten Ergebnissen.

Parasnis erklärte, dass Typeface über Zero Shot hinausgeht, um bei der Erstellung maßgeschneiderter Modelle auf der Grundlage bestehender LLMs zu helfen. Die Schulung ist unternehmensspezifisch und zielt darauf ab, mögliche Datenschutzbedenken auszuräumen.

„Wir geben einem Unternehmen einen proprietären Container mit KI-Modellen, den es besitzt und kontrolliert, und dieser fließt nicht in das breitere Modell zurück“, sagte Parasnis. „Wenn Sie eine große Marke sind, sind Ihre Inhalte ein Gewinn und Sie möchten nicht, dass sie von vielen anderen Menschen genutzt oder missbraucht werden.“

Eine Ebene namens Typeface Graph – eine proprietäre Technologie, die auf bestehenden LLMs aufgesetzt werden kann – ähnelt einem Data Lake, ist jedoch mehrmodellig, da sie Bilder, Texte und Videos versteht, um ein umfassendes Metadatenmodell der Inhalte einer Organisation zu erstellen , erklärte Parasnis. Auf dem Typeface Graph befindet sich eine Vektordatenbank, die dann beim Datenabruf und bei der Anbindung an die LLMs helfen kann.

Das bloße Generieren eines Textes oder Bildes ist oft nur ein Teil des Arbeitsablaufs eines Unternehmens. Beispielsweise möchte eine Organisation möglicherweise ein Bild und einen Text für eine Marketingkampagne erstellen.

In der Entwicklergemeinschaft wird das Open-Source-Tool LangChain zunehmend verwendet, um mehrere generative KI-Eingabeaufforderungen und -Modelle zu verketten. Parasnis stellte fest, dass Typeface LangChain intern verwendet, es sich jedoch um ein Entwicklertool handelt. Der Flow-Dienst von Typeface macht dasselbe, was LangChain auf Entwicklerebene tut, tut es jedoch für Geschäftsabläufe auf höherer Ebene für generative KI.

„Flow ist eher für Geschäftsanwender gedacht, die sagen: ‚Ich möchte Instagram-Posts erstellen oder eine Google-Anzeige erstellen‘“, sagte Parasnis. „Das ist nicht das, was ein LangChain-Benutzer tun kann.“

Im Rahmen der Google-Partnerschaft können Unternehmen Typeface direkt in Google Workspace-Anwendungen integrieren. Parasnis sagte, dies unterscheide sich von dem, was Google selbst bereits tue.

Auf seiner I/O-Veranstaltung im Mai kündigte Google seine eigenen Duet Generative AI-Dienste für Google Workspace an. Parasnis sagte, dass Google in seinen eigenen Anwendungen viel Arbeit leistet, um generative KI zu integrieren, obwohl diese Arbeit seiner Ansicht nach eher allgemeiner Natur ist. Da Typeface auf die spezifischen Daten einer Organisation trainiert wird, kann es laut Parasnis ein Maß an tiefgreifender Anpassung bieten, das ein allgemeines Modell nicht erreichen kann.

„Betrachten Sie [Googles Bemühungen] als viel mehr horizontale Innovation für alle, die Workspace nutzen“, sagte er. „Wir konzentrieren uns auf spezifische Unternehmensanwendungsfälle.“

Auch Google und Typeface sind keine Unbekannten. Parasnis sagte, dass Google Ventures ein Investor des Unternehmens sei, ebenso wie Microsofts Venture Fund M2. Parasnis sagte auch, sein Unternehmen habe eine Partnerschaft mit Microsoft.

„Unsere Absicht hier ist es, Typeface als die bevorzugte unternehmensgenerierte Plattform zu etablieren, die mit vielen Unternehmensunternehmen, darunter Microsoft, Google und anderen, zusammenarbeitet“, sagte er.

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