Trajectory, yapay zeka modellerinin sürekli öğrenimini otomatikleştirmek için 45 milyon dolar topladı

Trajectory, son bir yıl içinde, şirketlerin özel alanlarda kullandığı yapay zeka modellerinin eğitim sürecini otomatikleştirmek için 45 milyon dolar yatırım aldığını açıkladı. Seri A turu Sequoia tarafından yürütülürken; Nvidia, Bessemer Venture Partners ve Bain Capital Ventures yatırım turuna katıldı. Turun ardından şirketin değerlemesi 300 milyon dolara çıktı.

Çekirdek sorun: Temel modellerin öğrenme açığı​

Kaynağa göre, OpenAI ve Anthropic tarafından geliştirilen ya da açık kaynak sistemlere dayalı mevcut modeller, ek eğitim yapılmadıkça hatalarından öğrenmiyor. Hukuk ve finans gibi alanlarda bu modelleri kullanan şirketler, genellikle modelleri ince ayar (fine-tuning) yaparak bu sorunu çözmeye çalışıyor; bu süreç de iç araştırma ekiplerinin kurulmasını ya da pahalı danışmanlara, yani saha mühendislerine (FDE) güvenmeyi gerektirebiliyor.
Trajectory ekibi, bu süreci otomatikleştirmeyi hedefliyor. Kuruluşundan bu yana 18 kişiden oluşan şirkete göre platform, modellerin geri bildirimi toplayarak ve kendini yeniden eğiterek zamanla özel görevlerde daha başarılı olmasını sağlıyor.

Platformun çalışma biçimi​

Trajectory, şirketlere açık kaynak bir yapay zeka modeliyle başlama ve kendi uygulamalarını platforma bağlama imkânı sunuyor. Platform, modelin performansıyla ilgili geri bildirimi topluyor ve bu veriyi kullanarak modeli yeniden eğitiyor. Kurucu Ronak Malde, bu sayede avukatların, doktorların ve diğer uzmanların modelleri “neredeyse otomatik olarak” geliştirebileceğini belirtti. Malde, bu yetkinliğin özel yapay zekanın dağıtımını daha hızlı ve ucuz hâle getirebileceğini söyledi.
Şirket, eğitim sonrası (post-training) platformunu kamuoyuna açtığını duyurdu. Malde’ye göre kullanıcılar, “kuruluşları için iyi olanın ne olduğuna karar verip bunu modelde iyileştirme adımlarına dönüştürebiliyor.”

Mevcut müşteriler ve kullanım senaryoları​

Hukuk platformu Harvey ve eğitim platformu Rogo dahil şirketler, Trajectory’nin platformunu açık kaynak modelleri eğitim sonrası aşamasında kullanıyor; bu modeller, belirli türde sözleşmelerin incelenmesi ya da standartlaşmış yöntemlerle şirket değerleme gibi geçmiş görevlerden öğrenerek, deneyimli bir avukat ya da finansal analist gibi davranış sergileyebiliyor.
Trajectory’nin diğer müşterileri arasında Decagon, Mercor ve Nvidia yer alıyor. Trajectory’nin bu yaklaşımının, insanı eğitim sürecine dâhil tutarak, tamamen otonom kendini iyileştiren sistemlere kıyasla daha güvenli sonuçlar sunabileceği savunuluyor.

Ekibin profili ve rekabet sahnesi​

Şirket, üç Stanford sınıf arkadaşı tarafından, yaklaşık bir yıl önce kuruldu. Bu üç kurucu, daha önce Google DeepMind ve Apple gibi kurumlarda görev yaptı. Kurucu Arjun Karanam, Apple’da jeneratif temel modeller üzerinde çalışmış; Ronak Malde, Google DeepMind’ın Windsurf’tan satın alma yoluyla bünyesine kattığı araştırmacılar arasında yer alırken; Michael Elabd da DeepMind’dan geliyor. Şirket, ekibe OpenAI, Stripe ve Netflix’ten araştırmacılar ve ürün tasarımcıları da dahil etti.
Şirketin rakipleri arasında, eski OpenAI CTO’su Mira Murati’nin kurduğu Thinking Machines Lab; Tinker platformu sahibi Applied Compute ve Prime Intellect bulunuyor. Applied Compute, bir önceki ay 3,25 milyar dolar değerlemeye ulaşmıştı. Trajectory’nin en büyük avantajının deneyimli araştırma kadrosu olduğunu ifade eden Malde, ürünün arayüzünün eğitim sonrası süreçleri daha teknik olmayan kullanıcılara erişilebilir kılacak biçimde tasarlandığını belirtiyor.

Sıkça Sorulan Sorular​

Trajectory hangi alanda yatırım aldı?​

Trajectory, şirketlerin özel alanlardaki yapay zeka modellerini sürekli öğrenme yöntemiyle otomatikleştiren eğitim sonrası platform için 45 milyon dolarlık bir Seri A turu aldı. Yatırım turunu Sequoia yönetti; Nvidia, Bessemer Venture Partners ve Bain Capital Ventures da tura katıldı. Turun ardından şirketin değerlemesi 300 milyon dolara çıktı.

Trajectory’nin platformu nasıl çalışıyor?​

Platform, şirketlerin açık kaynak bir yapay zeka modeliyle başlamasına ve kendi uygulamalarını Trajectory’ye bağlamasına imkân sağlıyor. Sistem, modelin performansıyla ilgili geri bildirimleri topluyor ve bu veriyi kullanarak modeli yeniden eğitiyor; böylece model zamanla özel görevlerde daha iyi hâle geliyor.

Trajectory’nin mevcut müşterileri kimler?​

Kaynağa göre Trajectory’nin müşterileri arasında hukuk alanındaki Harvey, eğitimdeki Rogo, ayrıca Decagon, Mercor ve Nvidia yer alıyor. Bu şirketler, platformu açık kaynak modelleri eğitim sonrası aşamasında iyileştirmek için kullanıyor.

Trajectory ekibinin önceki deneyimleri neler?​

Trajectory’nin kurucuları arasında Google DeepMind’dan gelen Ronak Malde, DeepMind geçmişi olan Michael Elabd ve Apple’da jeneratif temel modeller üzerinde çalışmış Arjun Karanam bulunuyor. Şirket, OpenAI, Stripe ve Netflix’te görev yapmış araştırmacılar ve ürün tasarımcılarını da kadrosuna aldı.

Trajectory’nin rakipleri hangileri?​

Kaynağa göre bu alandaki rakipler arasında Thinking Machines Lab, Applied Compute ve Prime Intellect yer alıyor. Thinking Machines Lab, eski OpenAI CTO’su Mira Murati tarafından kuruldu; Applied Compute, Tinker adlı ince ayar platformunun sahibi ve bir önceki ay 3,25 milyar dolar değerlemeye ulaştı. Prime Intellect ise şirketlerin kendi yapay zeka ajanlarını eğitmesine imkân sunan bir platform.