نوردل تُطلق من سبكتروم لابز كحل نشر ذكاء اصطناعي للشركات.

بعد بيع شركة Spectrum Labs، أطلق رائد الأعمال جاستين ديفيس شركته الناشئة الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي "Nurdle" التي ظهرت اليوم بعد فترة من التعتيم. تهدف Nurdle، بالتعاون مع مستثمريها الحاليين مثل Greycroft وIntel Capital وTwilio Ventures، إلى ابتكار طرق جديدة لنشر الذكاء الاصطناعي في الشركات.

تم Incubate Nurdle في البداية داخل Spectrum Labs، وتهدف مهمتها إلى تعزيز إمكانية الوصول وكفاءة نماذج اللغة المخصصة. تدمج تقنية البيانات الفريدة "lookalike" الخاصة بالشركة بين البيانات التي ينشئها الإنسان وفعالية البيانات الاصطناعية من حيث التكلفة وقابلية التوسع، مما يمكّن الشركات من تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا بشكل أسرع وأقل تكلفة.

أوضح جاستين ديفيس، الرئيس التنفيذي لشركة Nurdle، قائلاً: "كانت Spectrum Labs أساس حلنا في الذكاء الاصطناعي. كان تركيزنا الأولي على فهم سلوك الإنسان من أجل الاعتدال في المحتوى - وهو تحدٍ معقد في فهم اللغة الطبيعية. نعمل في Nurdle على توسيع هذه الابتكارات لتحسين أداء فرق الذكاء الاصطناعي عبر مختلف تطبيقات التواصل."

أدى نهج Nurdle في إنشاء المحتوى ووضع العلامات على البيانات إلى تحسينات كبيرة، بما في ذلك تقليل ساعات عمل علماء البيانات بنسبة تتراوح بين 5 إلى 10 مرات، وتحقيق دقة بنسبة 92% للبيانات المعلمة يدويًا - كل ذلك بتكلفة لا تتجاوز 5% من التكلفة المعتادة. ساهمت هذه الكفاءة في تقليل أوقات الإنتاج بشكل كبير.

قبل خروجها، كانت Spectrum Labs تركز على الاعتدال المدفوع بالذكاء الاصطناعي وبلغت قيمتها 146 مليون دولار وفقًا لموقع PitchBook، ولديها عملاء بارزين مثل Riot Games وGrindr وThe Meet Group. وقد شكل استحواذ ActiveFence عليها تحولًا كبيرًا في مشهد الذكاء الاصطناعي.

شارك ديفيس رؤى حول تطور Nurdle: "خلال فترة وجودنا في Spectrum Labs، بحثنا عن طرق لتحسين مجموعات البيانات لكشف قضايا مثل خطاب الكراهية عبر اللغات. وفي هذه العملية، أنشأنا عن غير قصد نموذجًا ثانياً للغة كبيرة." وذكر البيانات الشاملة المطلوبة لمحاكاة تفاعلات المحتوى البشري، مما أدى إلى ابتكار Nurdle نموذجًا يحقق دقة تبلغ 92% مقارنة بالتعليقات البشرية.

وأكد جوش نيومان، المدير الفني لشركة Nurdle، على قيود نماذج اللغة الكبيرة الحالية مثل ChatGPT، والتي غالبًا ما تفتقر إلى الدقة بالنسبة لاحتياجات الأعمال المحددة. "تتولى Nurdle معالجة هذا التحدي من خلال إنتاج مجموعات بيانات اصطناعية عالية الجودة ومصممة خصيصاً."

تخصص NurdleGPT، مولد البيانات الاصطناعية المتقدم للشركة، في إنشاء بيانات نصية غير منظمة محددة المجال من مصادر متنوعة مثل سجلات الدردشة، نصوص المكالمات، والبريد الإلكتروني، مما يمثل اختراقًا كبيرًا مقارنة بالمولدات السابقة التي كانت تركز فقط على البيانات المهيكلة.

تخطط الشركة لتعميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال تنظيم ورش عمل لمديري المنتجات وعلماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي. يمكن للأشخاص المهتمين معرفة المزيد عن هذه العروض من خلال منصة Nurdle.

تلتزم Nurdle بتمكين فرق المنتجات من خلال حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مما يضمن نشرًا سريعًا وفعالًا من حيث التكلفة وسهلاً. تتيح تقنية NurdleGPT المبتكرة توليد مجموعات بيانات دقيقة ومتخصصة، معاد تعريف إمكانية الوصول لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر صناعات متنوعة. يمكن للمستخدمين المهتمين استكشاف واختبار بياناتهم مجانًا على Nurdle.ai.

خلفية عن إنشاء Nurdle

كما أشار ديفيس، أدت الحاجة إلى منتجات ذكاء اصطناعي آمنة من حيث الخصوصية إلى تأسيس Nurdle، مستندة إلى دروس قيمة من Spectrum Labs. وعلق، قائلاً: "مع قاعدة قوية من الملكية الفكرية، أصبح من الواضح أنه كان هناك حاجة لاتجاه جديد."

نجح ديفيس في التنقل بإطلاق شركة ناشئة ثانية أثناء وجوده في Spectrum Labs، مما يبرز قدرته الريادية على الانتقال بين النماذج أثناء معالجة التحديات الملحة. وذكر: "بينما كنا نركز على مكافحة البريد العشوائي وخطاب الكراهية، لم نفهم تمامًا الآليات التقنية التي ستتطور بمرور الوقت. ظهرت الذكاء الاصطناعي السياقي كحل لهذه المشكلات المعقدة." ولفت الانتباه إلى أن ظهور OpenAI وChatGPT قد أدخل تعقيدات إضافية تتعلق بالحصول على البيانات، خاصةً تحت تنظيمات الخصوصية.

عزز استحواذ ActiveFence على Spectrum Labs، الذي تم الكشف عنه في سبتمبر، نمو Nurdle، بدعم من تمويل قوي. أكد ديفيس: "لدينا بضع سنوات من الموارد المالية، ورأس مال وفير، وفريق ذو خبرة."

خلال فترة وجوده في Spectrum، لاحظ ديفيس زيادة الطلب من شركات الألعاب على المصنفات المخصصة وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. وأكد استراتيجية مساعدة هذه الشركات على إنشاء وتحديد مجموعات البيانات لتحسين التفاعلات داخل اللعبة بدلاً من العمل فقط كمطوري ذكاء اصطناعي. قال: "نهدف إلى مساعدة شركات الألعاب في إنشاء وتصنيف بيانات التواصل داخل اللعبة. بهذه الطريقة، يمكنهم تصميم شخصيات غير قابلة للعب (NPCs) والدردشات الأكثر تعقيدًا."

نهج Nurdle التشغيلي

تستفيد Nurdle من مجموعات البيانات الحالية، وتقوم بتعديل البيانات لضمان الدقة، ومعالجة قضايا مثل ضمان تحدث NPCs بشكل مناسب وفهم المصطلحات الخاصة باللعبة. ويستخدم هذا "التعديل" تقنية تُعرف باسم الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، مما يضمن أن تكون الاستجابات مستندة إلى بيانات دقيقة وسياقية.

أوضح ديفيس، "من خلال تنفيذ RAG بفعالية، يمكننا محاذاة أنظمتنا بمجموعات بيانات مخصصة للتحقق من الدقة." وذكر أنه في حين أن العديد من الشركات تجربة بياناتها الخاصة، فإنها غالبًا ما تفتقر إلى الموارد للاختبار الشامل. قال: "انجذبت العديد من الشركات إلى ChatGPT، لكنها أدركت أنها لا يمكن أن تثق تمامًا في مخرجاته بسبب الأخطاء المحددة للمجال."

مع قدرات Nurdle، يمكن للشركات استكشاف حلول الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة دون التضحية بالأداء. توظف Nurdle حاليًا 18 محترفًا.

طموحات مستقبلية

لعبت ActiveFence دورًا محوريًا في التحقق من صحة تقنية Nurdle من خلال توفير مجموعات بيانات أساسية، مما عزز نماذج التصنيف من Spectrum Labs. قال ديفيس، "نلتزم بالثقة والسلامة، ونزود شركات الألعاب بالذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات الضرورية للدردشة الفعالة داخل اللعبة."

بعد إجراء اختبارات تجريبية أثناء وجودها تحت Spectrum، أصبحت Nurdle جاهزة للعمل ككيان مستقل. اختتم ديفيس قائلاً: "نحن في مرحلة البيتا الخاصة مع شركاء مبكرين ونتطلع إلى جذب عملاء إضافيين." وأعرب عن حماسه للتعاونات المستقبلية عبر صناعة الألعاب وقطاعات أخرى. "إنه وقت مثالي للإطلاق، ونحن مستعدون للمضي قدمًا."