Conteúdo atualizado a 16/01/2024
A Gleen, um serviço de chatbot sediado na Califórnia, obteve um financiamento de $4,9 milhões em uma única rodada de assinaturas.
A empresa, que está se destacando no concorrido mercado de chatbot para Discord e Slack, atraiu investidores tanto da indústria de software tradicional quanto da esfera emergente de criptomoedas, de acordo com um relatório da TechCrunch.
Esse desenvolvimento busca tirar proveito das correntes necessidades do machine learning, tendo então a Gleen desenvolvido seu próprio aprendizado automático, treinando seu próprio modelo.
Nesse contexto, há investidores institucionais, como Slow Ventures, 6th Man Ventures, South Park Commons, Spartan Group e CoinShares. Além deles, também temos investidores anjos notáveis, como Anatoly Yakovenko, co-fundador da Solana (SOL), e Mike Derezin, ex-COO da Chainlink.
Fundada por veteranos da Microsoft e LinkedIn, a Gleen tem como alvo específico comunidades técnicas, como canais de infraestrutura de blockchain no Discord.
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A necessidade do Machine Learning
A empresa pretende usar o financiamento recentemente obtido para desenvolver ainda mais o seu produto, com foco em abordar um problema crítico nos modelos de linguagem hoje em dia – a alucinação.
Em resumo, a alucinação ocorre quando a inteligência artificial gera informações falsas, mas as apresenta com confiança.
Isso pode ser particularmente prejudicial em discussões centradas em tópicos esotéricos (principalmente em redes sociais), pois os participantes podem estar desinformados e tomar decisões com base em respostas falsas, mesmo que sejam assertivas.
“Se alguém diz que o preço da Uniswap [o token da exchange descentralizada homônima] vai subir para $200, isso pode ser uma manipulação massiva do mercado”, disse o CEO da Gleen, Ashu Dubey.
“Decidimos que íamos resolver esse problema da alucinação antes de nos tornarmos um jogador sério, e assim fizemos.”
Ashu Dubey
A Gleen desenvolveu o seu próprio aprendizado automático
Dubey alegou que muitos chatbots existentes são simplesmente “invólucros” do ChatGPT e de outros grandes modelos de linguagem.
Esses chatbots oferecem respostas que provavelmente são obtidas através da API da OpenAI, o que não aborda de maneira eficaz o problema da alucinação, segundo ele.
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Em contraste, a Gleen desenvolveu sua própria camada de aprendizado de máquina (machine learning) proprietária, baseando-se no conhecimento empresarial.
Essa camada verifica as respostas geradas por grandes modelos de linguagem para evitar a alucinação. Dubey também explicou que a pilha tecnológica da Gleen é focada, principalmente, no armazenamento de dados, recuperação e geração de respostas precisas com base no conhecimento do domínio – sendo que os grandes modelos de linguagem compõem menos de 20% da pilha.
Como foi treinado o modelo ?
O modelo da Gleen foi treinado com 100.000 pares de perguntas e respostas, e o segredo da empresa reside em seu algoritmo de busca proprietário.
“A pesquisa é nosso algoritmo proprietário e é aí que está o nosso ingrediente secreto”, disse o fundador.
“Comunidades e empresas cujas atividades são altamente técnicas ou a qualidade da resposta é crucial para a produção, são onde conseguimos obter uma aceitação ainda melhor, uma vez que essas empresas e comunidades sabem o que uma boa resposta x uma resposta ruim significa.”
Ashu Dubey
O sistema da Gleen aprende conhecimento de domínio extraindo dados de sua base de conhecimento, fóruns e discussões em plataformas como Slack e Discord. Sua capacidade de abstrair informações sem depender de documentação detalhada é considerada uma das forças da startup.
Embora a Gleen tenha inicialmente fornecido seu chatbot do Discord para clientes da Web3, agora gera mais receita de usuários não criptográficos.
A startup, atualmente composta por uma equipe de oito funcionários, atende a mais de 10 clientes que pagam com base no número de conversas geradas pelo bot.
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Dubey ainda afirmou que o mercado de suporte ao cliente poderia valer $10 bilhões e acrescentou que a Gleen pretende expandir sua atuação no mercado de médias empresas.
Em última análise, a empresa aspira a se tornar “agnóstica em relação à indústria” e fornecer soluções para o atendimento ao cliente em empresas de todos os tamanhos.
Fontes: X | Cryptonews | Techcrunch