[Stortrend] Oppstartsbedrifter som utvikler egne LLM-er innen spesialiserte områder som juss og medisin
[Du finner mer omfattende bedriftsinformasjon om oppstartsbedriftene som er omtalt i denne artikkelen, på Unicorn Factorys stordata-plattform «Datalab».]
/Bilde generert av Microsofts «Designer»
Mens regjeringen beslutter å utvikle en nasjonal ultrastor AI-modell og setter i gang prosjektet «Independent AI Foundation Model» for å sikre teknologisk suverenitet innen AI (kunstig intelligens), finnes det oppstartsbedrifter som ikke deltok i dette prosjektet, men som utmerker seg innen LLM-er (store språkmodeller) gjennom egen teknologisk kompetanse.
De 18 selskapene som tilhører de fem teamene på den endelige listen over prosjektet «Independent AI Foundation Model», som departementet for vitenskap og IKT kunngjorde den 4. denne måneden, er blant annet △Upstage △Twelve Labs △Rebellion △Liner △FuriosaAI △Wrtn Technologies. Selv om de måtte tåle nederlag i denne evalueringen, utfordret også oppstartsbedrifter som △Mathpresso △Tomorrow Robotics △Pebbles △Junction Med prosjektet gjennom konsortier og viste selvtillit når det gjelder AI-kompetansen sin.
Det finnes også «skjulte sterke aktører» som ikke søkte på dette prosjektet, men som bygger opp differensiert teknologisk kompetanse ved blant annet å utvikle egne LLM-er. 대표적인 eksempler er △BHSN (juss) △EveryAI Korea (medisin) △Miso (hjemmetjenester) △CLEVI (generative AI-tjenester) △42Maru (lette LLM-er).
De har løst selv den vanskelige «jussen og medisinen»
/Grafikk: Lim Jong-cheol
Legaltech-oppstartsbedriften BHSN lanserte nylig den juridisk spesialiserte LLM-en «Alibi Astro». Den juridisk spesialiserte LLM-en «Alibi Astro», som legaltech-oppstartsbedriften BHSN nylig lanserte, skiller seg klart ut. Alibi Astro har styrket ekspertisen sin gjennom CPT (kontinuerlig forhåndstrening) basert på omfattende data om lover, rettsavgjørelser og retningslinjer. Modellen ble trent på språkstrukturer og kontekst som brukes i praktisk juridisk arbeid, gjennom RLHF (forsterkende læring basert på menneskelig tilbakemelding) som gjenspeiler synspunktene til eksperter som advokater.
Den kan forstå konteksten i spørsmål, trekke slutninger om logiske sammenhenger mellom dokumenter og muliggjøre AI-baserte kontrakter. Den kan også gjennomgå engelskspråklige EPC-kontrakter for bygg og anlegg på gjennomsnittlig 100 sider på bare ett minutt. Den kan bygge opp resonnementer på ekspertnivå, blant annet tolke klausuler og foreslå retning for endringer. For tiden bruker store koreanske selskaper som CJ CheilJedang og Aekyung Chemical Allyvi Astro i praksis.
EveryAI Korea sin LLM spesialisert for medisinsk bruk, «e1-M», vekker også oppmerksomhet. I motsetning til eksisterende globale modeller, som er avhengige av engelskbasert oversettelse, er e1 utviklet for intuitivt å forstå og resonnere ut fra koreansk kontekst og nyanser.
På den medisinske QA-benchmarken «KorMedMCQA», utviklet av et forskerteam ved KAIST, oppnådde den 90,78 poeng og presterte bedre enn GPT-4o (85,61 poeng) og Claude 3.5 (86,51 poeng). Den fikk også høy vurdering for evnen til å analysere pasientens symptomer og testresultater samlet og foreslå behandlingsretning.
EveryAI Korea planlegger fremover å utvikle bransjetilpassede LLM-er også utenfor helsesektoren, blant annet for juridisk sektor (e1-L) og finans (e1-F), samt lansere medisinske AI-løsninger basert på e1-M som kan brukes av sykehus, legemiddelselskaper og forsikringsselskaper.
«Hvorfor bruker dere ChatGPT?» … Lavkostnads- og høyeffektive LLM-er utfordrer også
Det finnes også en oppstartsbedrift som utfordrer ChatGPT med en lavkostnads- og høyeffektiv LLM. Den generative AI-tjenesten «Ivy», lansert av CLEVI, er bygget ved å utvikle små modeller for å minimere AI-utviklingskostnadene og deretter destillere og kombinere disse modellene. Selskapet har tatt i bruk teknologi for effektiv styring av utviklingsprosessen gjennom automatisert distribusjon av containerbaserte læringsnoder (databehandlingsressurser), og kjennetegnes av at det har redusert kostnadene for bygging og drift av tjenesten betydelig gjennom effektiv utforming av læringspipelines og optimalisering av kommunikasjonsnettverket mellom noder.
Miso, en oppstartsbedrift som tilbyr rundt 200 hjemmetjenester, blant annet rengjøring, flytting og utleie av husholdningsapparater, forvandles også til et teknologiselskap. Selskapet har som bransjens første lansert en LLM-basert løsning der AI foreslår hjemmetjenester kundene trenger og også hjelper dem med å komme i kontakt med eksperter. Tidligere måtte kundene finne kategorien for hjemmetjenesten manuelt og sende inn en bestilling. Nå har tjenesten utviklet seg slik at AI analyserer kundens problem etter en samtale og anbefaler og kobler kunden til den optimale tjenesten.
FortyTwoMaru oppnådde teknologisk differensiering med en LLM med høy pålitelighet. Den egenutviklede «LLM42» er en lettvekts-LLM optimalisert for koreanske miljøer, og kjennetegnes av lave kostnader, høy sikkerhet og god anvendelighet i industrien.
Eksperter er enige om at regjeringen bør utarbeide en strategi som gjør disse, sammen med andre oppstartsbedrifter – ikke bare selskaper som deltar i prosjektet for en egenutviklet AI-foundation-modell – til en sentral del av den nasjonale AI-strategien. Choi Seong-jin, leder for Startup Growth Research Institute, understreket: «Det må utformes institusjonelle ordninger som gjør det mulig for oppstartsbedrifter å stå som sentrale aktører i AI-politikken, ikke som statister», og la til: «Suksessen eller fiaskoen til en AI-supermakt avhenger av oppstartsbedriftene.»
/Grafikk=Yoon Seon-jeong
Journalist Choi Tae-beom [email protected]
Kilde: MoneyToday (journalist Choi Tae-beom) | https://www.mt.co.kr/future/2025/08/07/2025080518330143511
[MoneyTodays oppstartsmedieplattform 'Unicorn Factory']
<Opphavsrettsinnehaver © MoneyToday, «Sanntidsnyheter som viser penger». Uautorisert reproduksjon og redistribusjon samt bruk til AI-opplæring er forbudt>