Fastino 在廉价游戏 GPU 上训练 AI 模型，刚刚筹集了 $17.5M，由 Khosla 领投

快速阅读: 据《TechCrunch 技术紧缩》称，Fastino开发小巧、任务专用的AI模型，仅用低端GPU训练，获1750万美元融资。CEO称其模型速度快、精度高且成本低。尽管未来尚不明朗，但获Khosla早期支持。Fastino正组建顶尖AI团队，吸引不盲目追求大模型的研究人员。

科技巨头喜欢吹嘘需要庞大且昂贵的GPU集群才能运行的万亿参数AI模型。但Fastino采用了另一种方法。这家总部位于帕洛阿尔托的初创公司声称，它发明了一种新型的AI模型架构，这种架构特意设计得小巧且任务专用。Fastino表示，这些模型体积很小，总共只用了价值不到10万美元的低端游戏GPU进行训练。这一方法引起了业界的关注。

Fastino从Khosla Ventures牵头的种子轮融资中获得了1750万美元，而Khosla Ventures正是OpenAI的第一家风险投资机构。Fastino独家告诉TechCrunch，这使其公司的总融资额接近2500万美元。去年11月，在微软旗下M12基金以及Insight Partners牵头的种子轮融资中，该公司筹集了700万美元。

“我们的模型不仅速度更快、精度更高，而且训练成本仅为旗舰模型的一小部分，同时在特定任务上的表现更加优异。”Fastino首席执行官兼联合创始人Ash Lewis表示。

Fastino已经构建了一系列专注于解决公司可能需要的特定任务的小型模型，并将其出售给企业客户。每个模型专注于解决公司可能需要的特定任务，比如屏蔽敏感数据或总结企业文件。Fastino尚未披露早期指标或用户，但表示其性能让早期用户印象深刻。

例如，由于它们非常小巧，其模型能够在毫秒级别内给出详尽答案，Lewis告诉TechCrunch，展示了技术能够在毫秒级别内给出详尽答案的能力。

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加利福尼亚州伯克利 | 6月5日
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现在还为时过早，无法判断Fastino的方法是否会流行起来。企业级生成式AI的未来或许就在于更小、更专业的语言模型。企业AI领域竞争激烈，Cohere和Databricks等公司也宣传其在某些任务上表现出色的AI。专注于企业的SATA模型制造商，包括Anthropic和Mistral，也提供小型模型。

当然，企业生成式AI的未来很可能在于更小、更专注的语言模型。时间会证明一切，但来自Khosla的早期信心投票无疑是有帮助的。

目前，Fastino表示正致力于打造一支顶尖的AI团队。它正在吸引顶级AI研究机构中的研究人员，这些人并不痴迷于构建最大的模型或击败基准测试。“我们的招聘策略非常注重那些对语言模型当前构建方式可能持不同看法的研究人员。”Lewis说。

(以上内容均由Ai生成)