[Великий тренд] Стартапи, які розробляють власні LLM у спеціалізованих сферах, зокрема права та медицини
[Більше різноманітної корпоративної інформації про стартапи, згадані в цій статті, можна знайти на платформі великих даних Unicorn Factory — «Data Lab».]
/Зображення, створене за допомогою «Designer» від Microsoft
Уряд вирішив розробити національну надвелику AI-модель для забезпечення технологічного суверенітету у сфері AI (штучного інтелекту) та запустив проєкт «Власна AI Foundation Model». Водночас є стартапи, які не брали участі в цьому проєкті, але завдяки власним технологіям демонструють значні результати у сфері LLM (великих мовних моделей).
До фінального списку проєкту «Власна AI Foundation Model», оприлюдненого 4 числа Міністерством науки та інформаційно-комунікаційних технологій, увійшли стартапи з 5 команд — загалом 18 компаній, зокрема △Upstage △Twelve Labs △Rebellion △Liner △FuriosaAI △Wrtn Technologies. Хоча цього разу вони не пройшли оцінювання, такі стартапи, як △Mathpresso △Tomorrow Robotics △Pebblous △Junction Med, також кинули виклик проєкту через консорціуми, продемонструвавши впевненість у своїх AI-технологіях.
Є й «приховані лідери», які не подавали заявки на цей проєкт, але накопичують диференційовані технологічні компетенції, зокрема самостійно розробляючи LLM. Серед них △BHSN (право) △EveryAI Korea (медицина) △Miso (домашні послуги) △CLEVI (генеративні AI-сервіси) △42Maru (компактні LLM).
Вони розв’язали навіть такі складні завдання, як «право та медицина»
/Графіка: Ім Чон Чхоль
Стартап у сфері legal tech BHSN нещодавно випустив спеціалізовану юридичну LLM «Alibi Astro». Спеціалізована юридична LLM «Alibi Astro», нещодавно випущена стартапом у сфері legal tech BHSN, безперечно вирізняється. Вона підвищила рівень спеціалізації завдяки CPT (безперервному попередньому навчанню) на основі величезних масивів даних про законодавство, судові прецеденти та політики. За допомогою RLHF (навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку), що враховує думки юристів та інших фахівців, модель навчалася мовних структур і контексту, які використовуються у реальній юридичній практиці.
Розуміє контекст запитань, робить висновки про логічні зв’язки між документами та уможливлює укладання контрактів на основі ШІ, а також може за 1 хвилину перевірити англомовний договір будівельного підряду (EPC) обсягом у середньому 100 сторінок. Система здатна вибудовувати логіку на експертному рівні, зокрема тлумачити положення та пропонувати напрямки внесення змін. Наразі провідні південнокорейські великі компанії, зокрема CJ CheilJedang і Aekyung Chemical, використовують Alibi Astro у своїй практичній діяльності.
Привертає увагу й e1-M — спеціалізована для медичної галузі LLM від EveryAI Korea. На відміну від традиційних глобальних моделей, e1 не покладається на переклад з англійської, а розроблена так, щоб інтуїтивно розуміти контекст і нюанси корейської мови та мислити нею.
У медичному бенчмарку QA «KorMedMCQA», створеному дослідницькою групою KAIST, модель набрала 90,78 бала, продемонструвавши вищу продуктивність, ніж GPT-4o (85,61 бала) і Claude 3.5 (86,51 бала). Вона також отримала високу оцінку за здатність комплексно аналізувати симптоми пацієнта й результати обстежень та навіть пропонувати напрямок лікування.
У майбутньому EveryAI Korea планує розробляти галузеві LLM, зокрема для юридичної сфери (e1-L) і фінансів (e1-F), а також представити медичні AI-рішення на базі e1-M, якими зможуть користуватися лікарні, фармацевтичні та страхові компанії.
«Навіщо користуватися ChatGPT»… LLM із низькою вартістю та високою ефективністю
Є й стартапи, які кидають виклик ChatGPT за допомогою LLM із низькою вартістю та високою ефективністю. Запущений CLEVI генеративний AI-сервіс 'Ivy' побудований на основі невеликих моделей, створених для мінімізації витрат на розробку AI, які потім дистилюють і об’єднують. У сервісі впроваджено технологію ефективного керування процесом розробки завдяки автоматизованому розгортанню контейнерних навчальних вузлів (обчислювальних ресурсів), а його особливістю є значне скорочення витрат на створення й експлуатацію сервісу завдяки ефективному проєктуванню навчального конвеєра та оптимізації мережі зв’язку між вузлами.
Стартап Miso, що надає понад 200 видів домашніх послуг, зокрема прибирання, переїзди та оренду побутової техніки, також перетворюється на технологічну компанію. Він першим у галузі запустив LLM-рішення, яке пропонує клієнтам потрібні домашні послуги за допомогою AI та підтримує їхнє з’єднання з фахівцями. Якщо раніше клієнти самостійно знаходили потрібну категорію домашніх послуг і подавали заявку, то тепер вони консультуються щодо проблеми, з якою зіткнулися, а AI аналізує її, рекомендує оптимальну послугу та з’єднує з відповідним фахівцем.
Потіту42МАРУ забезпечила технологічну диференціацію завдяки високонадійній LLM. Власна розробка «LLM42» — це полегшена LLM, оптимізована для корейськомовного середовища, яка вирізняється низькою структурою витрат, високим рівнем безпеки та придатністю для застосування у промисловості.
Експерти одностайно наголошують, що уряд має розробити стратегію, яка зробить стартапи центральною опорою національної стратегії у сфері ШІ, залучивши не лише компанії, що беруть участь у державному проєкті зі створення незалежної базової моделі ШІ, а й інші стартапи. Чхве Сон Джин, директор Інституту розвитку стартапів, підкреслив: «Необхідно створити інституційні умови, за яких стартапи будуть не статистами, а центральними гравцями політики у сфері ШІ», додавши: «Успіх чи провал наддержави у сфері ШІ залежить від стартапів».
/Графіка=Юн Сон Джон
Репортер Чхве Тхе Бом [email protected]
Джерело: Money Today (репортер Чхве Тхе Бом) | https://www.mt.co.kr/future/2025/08/07/2025080518330143511
[Медіаплатформа стартапів Money Today «Unicorn Factory»]
<Власник авторських прав © Money Today — «Новини в реальному часі, де видно гроші». Несанкціоноване відтворення та розповсюдження, а також використання для навчання ШІ заборонено>