جمعت Trajectory مبلغ 45 مليون دولار في جولة A بتقييم قدره 300 مليون دولار، بحسب تقرير TechCrunch في 2 نوفمبر. قادت Sequoia الجولة بمشاركة Nvidia وBessemer Venture Partners وBain Capital Ventures. وتقترح الشركة ربط ملاحظات الاستخدام اليومي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بعملية تعيد تدريب النموذج مع الوقت.
تعارف المؤسسون Ronak Malde وMichael Elabd وArjun Karanam أثناء الدراسة في Stanford. تستهدف فكرتهم خبراء يستطيعون تمييز العمل الجيد دون إدارة بنية تعلم آلي بأنفسهم. تقول الشركة إنها تريد إدخال هذه المعرفة في عملية تحسين متكررة.
تسمي Trajectory النهج التعلم المستمر. فبدلا من بقاء النموذج ثابتا بعد التدريب الأولي، تُجمع ملاحظات أدائه في مهمة محددة وتُستخدم في دورات تدريب لاحقة. هذا وصف لآلية عمل، وليس وعدا بأن كل استجابة جديدة من مستخدم تحسن النموذج فورا.
كيف تتحول الملاحظات إلى مادة تدريب
وفق وصف الشركة، يربط المشروع النظام بتطبيق يستخدم نموذجا. تجمع المنصة ملاحظات عن النتائج وتستخدمها لإعادة التدريب والتحسين مع الوقت. الهدف تقليل الحاجة إلى مهندس يدير كل دورة يدويا، من الجمع حتى تشغيل التدريب.
لنتصور نظاما افتراضيا يصنف طلبات الدعم. يلاحظ خبير وصول طلب إلى الفريق الخطأ ويصحح التصنيف. قد يصبح التصحيح إشارة للتعلم، لكن تحويله إلى تحسن يحتاج تعريف التصحيح السليم، واختيار أمثلة ممثلة للعمل، واختبار ما إذا كان التحديث مفيدا.
قد تأتي قيمة الملاحظات من اتصالها بالعمل الحقيقي. فالأمثلة العامة لا تغطي دائما مصطلحات المؤسسة وقواعدها واستثناءاتها. لكن الاستخدام الحقيقي ليس خاليا من الأخطاء: قد يخطئ الموظف في التصحيح أو يريد المستخدمون نتائج متعارضة. الجمع الآلي لا يحل هذا التعارض.
هنا يظهر دور خبير المجال. لا يحتاج اختيار كل معامل تقني للمساهمة، لكنه يحتاج تعريف النجاح. دقة التصنيف والالتزام بالسياسة وجودة الكتابة أهداف مختلفة. وقد يتحسن النظام في أحدها ويتراجع في آخر إذا لم يُحدد هدف التدريب جيدا.
التعلم ليس مجرد تذكر محادثة
قد يساعد حفظ معلومات من محادثة سابقة التطبيق على الرد ضمن سياق مناسب دون تغيير النموذج نفسه. إعادة التدريب مختلفة؛ فهي تعدّل طريقة أداء المهمة. لذلك لا تثبت ذاكرة أطول أو مستندات أكثر حدوث تحديث مستمر لأوزان النموذج.
يغير هذا الفرق طبيعة الاختبار. إضافة مستند إلى السياق تستدعي فحص الإجابة المستندة إليه. أما تعديل النموذج فيحتاج أيضا اختبار الطلبات الأخرى. تحديث يفيد أمثلة التدريب قد يؤثر في حالات جديدة، ومنها مهام كان النظام يعالجها جيدا.
تقدم Trajectory الأتمتة كوسيلة لجعل التدريب اللاحق أسهل وصولا. وتقول TechCrunch إن المنصة تصبح متاحة للجمهور. لا يعني ذلك أنها مفتوحة المصدر أو أن كل مشروع يستطيع وصل أي نموذج دون تعديلات. شروط الوصول والتكوينات المدعومة والمسؤولية التشغيلية مسائل منفصلة عن الإعلان.
ولا تعني كلمة مستمر بالضرورة تغيير النموذج لحظيا بعد كل نقرة. إنها تصف تحسينات متكررة تعتمد على خبرة جديدة. وتحدد آلية التنفيذ التواتر والانتقال من التحديث إلى الاختبار والنشر. يحتاج العميل معرفة متى يمكن أن يتغير السلوك ومن يوافق عليه.
ما الذي يصبح أسهل وما الذي يبقى مطلوبا
تريد الشركة تقليل بعض العمل التقني المرتبط بالتدريب. فالخبير الذي يكتشف إجابة خاطئة لا يفترض أن يحتاج مشروعا هندسيا جديدا كلما قدم ملاحظة. إذا نجحت الحلقة، فقد تقرب مستخدمي النظام من تعريف أهدافه.
لكن سهولة العملية لا تلغي اختيار الملاحظات المستبعدة. البيانات الحساسة والأمثلة غير الممثلة والتصحيحات غير المفحوصة قد تؤثر في قيمتها. هذه أسئلة لمن يتبنى التعلم المستمر، وليست ادعاءات عن طريقة معالجة Trajectory لها أو إهمالها.
ويظل خط المقارنة ضروريا. ارتفاع الدرجة يحتاج اختبارا محددا ونسخة مرجعية وظروفا واضحة. من المفيد تضمين أمثلة لم تدخل التدريب، كي لا نقيس فقط استعادة مادة مألوفة. التكيف مع أمثلة والنجاح في حالات جديدة إنجازان مختلفان.
للسبب نفسه، تهم العودة إلى نسخة سابقة. التحسن ليس مسارا مضمونا في اتجاه واحد، وقد لا تظهر مشكلة إلا مع استخدام إضافي. يحتاج مسؤول التطبيق معرفة كيفية وقف تحديث ومقارنة نسخ وتحديد النسخة التي نفذت فعلا في وقت معين.
ما يثبته التمويل وما يجب إثباته بالعمل
توضح الجولة البالغة 45 مليون دولار والتقييم البالغ 300 مليون دولار الحجم المالي المنشور، لا نتيجة اختبار أداء. ومشاركة مستثمرين معروفين لا تثبت تحسنا متماثلا لكل مؤسسة أو وفرا ثابتا في التدريب والتشغيل.
السؤال التجاري هو تحويل خبرة المتخصص إلى عملية قابلة للتكرار دون فقدان ضبط الجودة. قد يلاحظ الخبير استثناء لا يظهر في الدليل، لكن ينبغي تحويل حكمه إلى إشارة قابلة للقياس. هنا تلتقي الخبرة والهندسة حتى حين تخفي الواجهة بعض التعقيد.
تحاول Trajectory بناء هذا الاتصال. الاختبار لدى المشتري ليس استخدام عبارة التعلم المستمر، بل إظهار تغير مفيد في مهمة محددة مع الوقت وإمكان كشف التراجع. يمنح التمويل موارد لتطوير الفكرة، بينما ينبغي أن تثبت نتائج العمل الحقيقي قيمتها.