Ngày nay, mỗi công ty đều đang cố gắng tìm hiểu xem các mô hình ngôn ngữ lớn của họ có tuân thủ các quy định quan trọng nào mà họ coi trọng, và có đáp ứng các yêu cầu pháp lý hoặc quy định. Nếu bạn đang ở trong một ngành được quy định, nhu cầu này càng trở nên cấp bách hơn. Có lẽ đó là lý do tại sao Patronus AI đang gặt hái thành công sớm trên thị trường.
Vào thứ Tư, công ty giúp khách hàng đảm bảo rằng các mô hình tuân thủ các quy định đã công bố một vòng đầu tư loạt A trị giá 17 triệu đô la, chỉ sau 8 tháng kể từ khi công bố vòng gọi vốn hạt giống trị giá 3 triệu đô la.
"Nhiều điều khiến các nhà đầu tư hào hứng là chúng tôi là nhà lãnh đạo rõ ràng trong lĩnh vực này và đó là một thị trường rất lớn và cũng là một thị trường đang phát triển rất nhanh," giám đốc điều hành và đồng sáng lập Anand Kannappan nói với TechCrunch. Hơn nữa, Patronus đã có thể nắm bắt thời điểm sớm ngay khi các công ty nhận ra họ cần các công cụ quản trị LLM để giúp họ tuân thủ các quy định.
Họ tin vào tiềm năng của thị trường đang phát triển, mà thực sự chỉ mới bắt đầu. "Kể từ khi chúng tôi ra mắt, chúng tôi đã làm việc với nhiều loại công ty trong danh mục và công ty trung gian và vì vậy thông qua đó, khách hàng của chúng tôi đã đưa ra hàng trăm nghìn yêu cầu thông qua nền tảng của chúng tôi," ông nói.
Trọng tâm chính của công ty là một phần gọi là Patronus Evaluators. "Đây đều là các cuộc gọi API bạn có thể triển khai với một dòng mã, và bạn có thể đo lường hiệu suất của các mô hình LLM và hệ thống LLM theo cách rất chất lượng và đáng tin cậy, có thể mở rộng đo lường trên các kích thước khác nhau," Kannappan nói.
Điều này bao gồm những yếu tố như khả năng gây ảo tưởng, rủi ro về bản quyền, rủi ro an toàn và thậm chí cả các khả năng cụ thể của doanh nghiệp như phát hiện thông tin nhạy cảm về doanh nghiệp và giọng điệu và phong cách thương hiệu, những điều mà doanh nghiệp quan tâm cả về mặt quy định lẫn về mặt uy tín.
Như chúng tôi đã viết tại thời điểm công bố vòng gọi vốn hạt giống:
"Công ty đang ở đúng thời điểm, xây dựng một khung bảo mật và phân tích dưới dạng dịch vụ quản lý để kiểm tra các mô hình ngôn ngữ lớn để xác định các vấn đề có thể gây rắc rối, đặc biệt là khả năng phát sinh ảo tưởng, nơi mô hình đưa ra một câu trả lời do thiếu dữ liệu để trả lời đúng."
Công ty đã tăng gấp đôi từ sáu nhân viên họ có tại thời điểm công bố vòng gọi vốn hạt giống năm ngoái, và dự kiến sẽ tăng gấp đôi lần nữa vào năm nay.
Khoản đầu tư 17 triệu đô la được dẫn đầu bởi Notable Capital với sự tham gia từ Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog và các nhà đầu tư trong ngành.
