“表格数据”是一个广义术语，涵盖通常适合放入特定行和列的结构化数据，如SQL数据库、电子表格、.CSV文件等。
尽管人工智能在非结构化和序列数据方面取得巨大进展，但大型语言模型（LLMs）在设计上具有模糊性。它们被构建用于操作输入令牌以生成连贯输出，而不必遵循固定结构。此外，顶级LLMs要么API访问成本高昂，要么自建云基础设施运行费用不菲。
然而，许多公司已拥有成熟的数据战略，包括集中存储重要数据的数据仓库或数据湖，以及能利用这些数据改善公司战略的数据科学家。
法国初创公司Neuralk-AI专注于表格数据AI模型开发，本周宣布获得400万美元融资。
聚焦结构化数据的AI新机遇
Neuralk-AI联合创始人兼首席科学官Alexandre Pasquiou表示：“对公司真正有价值的数据早已识别并以表格形式结构化，这些数据科学家正利用其创建各类机器学习算法。”
Neuralk-AI认为在重新审视AI模型开发方面存在机会，需特别关注结构化数据。最初，公司计划以API形式向电商公司数据科学家提供模型，因为这些公司热爱产品目录、客户数据库、购物车趋势等数据。
Pasquiou指出：“如今LLMs非常适合搜索、自然用户交互及基于非结构化文档回答问题。但回到基于经典表格数据的传统机器学习时，仍存在局限性。”
自动化数据工作流与商业应用
通过Neuralk-AI，零售商可自动化复杂数据工作流，实现智能去重和数据增强。同时，公司模型还可用于检测欺诈、优化产品推荐，并生成销售预测以辅助库存管理和产品定价。
融资详情与未来规划
Fly Ventures领投了本轮400万美元融资，Steam AI参与投资。多位商业天使投资人也加入支持，包括Hugging Face的Thomas Wolf、Alan的Charles Gorintin，以及Mirakl的Philippe Corrot和Nagi Letaifa。
团队正积极完善模型，计划与E.Leclerc、Auchan、Mirakl和Lucky Cart等领先法国零售商及电商初创公司进行测试。
Pasquiou透露：“三到四个月内将发布模型第一版及公开基准测试，届时可与领域最先进水平进行排名比较。九月目标是成为所有表示学习相关领域中最优秀的表格基础模型。”