来源：TechCrunch 作者：Charles Rollet
科技巨头们喜欢吹嘘需要大规模且昂贵的图形处理单元（GPU）集群的万亿参数人工智能模型。但 Fastino 采取了不同的方法。
这家总部位于帕洛阿尔托的初创公司表示，他们发明了一种新型的人工智能模型架构，这种架构特意设计得规模较小且针对特定任务。Fastino 称，这些模型非常小，它们是用总价不到 10 万美元的低端游戏显卡来训练的。
这种方法引起了关注。Fastino 独家向 TechCrunch 透露，它已获得由科斯拉风险投资公司（Khosla Ventures）领投的 1750 万美元种子轮融资，而科斯拉风险投资公司正是 OpenAI 著名的首轮风险投资方。
这使得该初创公司的总融资额达到近 2500 万美元。去年 11 月，它在由微软风投部门 M12 和英思特投资公司（Insight Partners）领投的种子轮前期融资中筹集了 700 万美元。
Fastino 的首席执行官兼联合创始人阿什・刘易斯（Ash Lewis）表示：“我们的模型速度更快、更准确，训练成本只是其他模型的一小部分，而且在特定任务上的表现超过了那些旗舰模型。”
Fastino 构建了一套小型模型，并将其出售给企业客户。每个模型都专注于企业可能需要的特定任务，比如编辑敏感数据或总结公司文件。
Fastino 尚未透露早期的相关指标或用户情况，但表示其性能让早期用户惊叹。刘易斯告诉 TechCrunch，例如，由于这些模型非常小，它们能够用单个标记给出完整的回复，毫秒之间就能展示出详细的答案。
现在判断 Fastino 的方法是否会流行起来还为时尚早。企业人工智能领域竞争激烈，像 Cohere 和 Databricks 这样的公司也在宣扬其在某些任务上表现出色的人工智能。而且，专注于企业业务的像 Anthropic 和 Mistral 这样的模型制造商也提供小型模型。此外，企业生成式人工智能的未来很可能在于更小、更专注的语言模型，这已经不是什么秘密了。
时间会给出答案，但来自科斯拉的早期信任票肯定不会有坏处。目前，Fastino 表示其专注于组建一支尖端的人工智能团队。它的目标是那些顶尖人工智能实验室的研究人员，这些研究人员不会一味地追求构建最大的模型或超越基准测试。
刘易斯说：“我们的招聘策略非常关注那些在语言模型构建方面可能有着不同思维过程的研究人员。”
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