Typeface expande abordagem de IA generativa personalizada com parceria do Google Cloud

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A Typeface continua avançando em sua agenda personalizada de IA generativa com uma nova parceria com o Google Cloud anunciada hoje.

A empresa sediada em São Francisco emergiu da clandestinidade em fevereiro com US$ 65 milhões em financiamento para ajudar a desenvolver tecnologia de IA personalizada para empresas que buscam gerar conteúdo de marketing e branding. A startup é liderada pelo ex-Adobe CTO Abhay Parasnis, e seu objetivo é ajudar a levar o poder da IA ​​generativa para grandes marcas em vários setores que não obtêm o que precisam de modelos generalizados de linguagem ampla (LLMs).

A plataforma Typeface permite que as organizações treinem LLMs para uma marca ou caso de uso específico para obter resultados personalizados para imagens e texto. A parceria do Google Cloud verá os LLMs mais recentes do Google - incluindo aqueles baseados no PaLM 2 LLM - integrados ao Typeface.

Indo um passo adiante, o Google e a Typeface têm uma parceria de entrada no mercado por meio da qual a tecnologia de IA personalizada da Typeface pode ser integrada diretamente ao Google Workspace.

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“Isso é o que chamamos de IA de afinidade”, disse Parasnis à VentureBeat. “Esta é a próxima etapa da IA ​​generativa, em que as empresas adotarão modelos genéricos, mas os personalizarão exclusivamente para seus produtos, sua voz, seus clientes e seus públicos”.

A personalização de LLMs existentes geralmente é alcançada com uma abordagem de tiro zero para ajuste fino que não requer muito (se houver) treinamento adicional. Mas, a abordagem nem sempre produz os melhores resultados.

Parasnis explicou que o Typeface está indo além do tiro zero para ajudar a construir modelos personalizados com base nos LLMs existentes. O treinamento é específico da empresa e tem como objetivo abordar possíveis preocupações com a privacidade.

“Daremos a uma empresa um contêiner proprietário de modelos de IA que ela possui e controla e não flui de volta para o modelo mais amplo”, disse Parasnis. "Se você é uma grande marca, seu conteúdo é um ativo e você não quer que ele seja usado ou mal utilizado por muitas outras pessoas."

Uma camada chamada Typeface Graph - uma tecnologia proprietária que pode ser colocada sobre os LLMs existentes - é como um data lake, mas é multimodelo, pois compreende imagens, texto e vídeos para ajudar a criar um modelo de metadados rico do conteúdo de uma organização , explicou Parasnis. No topo do Typeface Graph há um banco de dados vetorial que pode ajudar na recuperação de dados e na interface com os LLMs.

A simples geração de um texto ou imagem geralmente é apenas uma parte do fluxo de trabalho de uma organização. Por exemplo, uma organização pode querer gerar uma imagem e um texto para uma campanha de marketing.

Na comunidade de desenvolvedores, a ferramenta LangChain de código aberto está sendo cada vez mais usada para encadear vários prompts e modelos generativos de IA. Parasnis observou que o Typeface está usando LangChain internamente, mas é uma ferramenta de desenvolvedor. O serviço Flow da Typeface está fazendo a mesma coisa que o LangChain faz no nível do desenvolvedor, mas fazendo isso para fluxos de trabalho de negócios de nível superior para IA generativa.

"O Flow é mais para os usuários corporativos dizerem: 'Quero fazer postagens no Instagram ou quero fazer um anúncio no Google'", disse Parasnis. "Isso não é o que um usuário LangChain pode fazer."

Como parte da parceria com o Google, as organizações poderão integrar o Typeface diretamente aos aplicativos do Google Workspace. Parasnis disse que isso difere do que o próprio Google já está fazendo.

Em seu evento I/O em maio, o Google anunciou seus próprios serviços Duet Generative AI para o Google Workspace. Parasnis disse que o Google está trabalhando muito em seus próprios aplicativos para integrar IA generativa, embora, em sua opinião, esse trabalho seja mais genérico. Como o Typeface é treinado nos dados específicos de uma organização, Parasnis disse que pode fornecer um nível de personalização profunda que um modelo geral não pode alcançar.