Gradient是一家初创公司，允许开发者在云端使用大型语言模型（LLMs）构建和定制AI应用。该公司今日结束隐身状态，宣布获得由Wing VC领投、Mango Capital、Tokyo Black、The New Normal Fund、Secure Octane和Global Founders Capital参与的1000万美元融资。
Gradient首席执行官Chris Chang几个月前与Mark Huang和Forrest Moret共同创立了该公司，三人此前曾在Netflix、Splunk和Google等科技巨头从事AI产品开发。他们意识到OpenAI GPT-4等大型语言模型可能对企业产生变革性影响，但认为要充分利用其优势，需创建一种可靠方法将私有专有数据添加到模型中。
Chang通过电子邮件表示：“传统上团队专注于改进单一通用模型，现有解决方案也支持这种模式，这主要是因为管理多模型系统过于复杂。然而依赖单一模型并非最优选择，因为在任务特定性能方面存在不可避免的权衡。”
平台核心功能：规模化部署专业化LLM
因此，三位创始人设计了Gradient，旨在让团队更容易大规模部署“专业化”且经过微调的LLM。该平台运行在云端，允许组织在一个系统中开发并集成多达“数千个”LLM。
Gradient客户无需从头训练LLMs，平台托管了包括Meta Llama 2在内的多个开源模型，用户可根据需求进行微调；此外还提供针对特定用例（如数据对账、上下文收集和文书处理）及行业（如金融和法律）的专用模型。
Gradient可通过类似Hugging Face的API托管和服务，并与CoreWeave等AI基础设施提供商合作，或将AI系统部署在Google Cloud Platform、Azure或AWS等组织的公有云环境中。无论哪种情况，客户都对其数据和训练后的模型保持“完全所有权”和控制权。
降低AI开发门槛与市场差异化
Chang指出：“如今AI开发的门槛太高了。由于设置必要基础设施和开发新模型的高复杂性和高成本，构建高性能定制AI变得遥不可及。绝大多数企业理解AI的价值，但因采用过程复杂而难以实现。我们的平台极大地简化了这一过程，是巨大的增值。”
针对与其他致力于结合LLM与内部数据的工具初创公司（如Reka、Writer、Contextual AI、Fixie、LlamaIndex、Cohere）以及OpenAI、Google Vertex AI、Amazon Bedrock、Microsoft Azure OpenAI Service等大厂工具的差异，Chang强调Gradient是少数能让公司同时“生产化”多个模型的平台之一。该平台按需提供定价，用户只需为使用的基础设施付费（大型客户可选付专用容量费用），价格相对实惠。
市场前景与发展规划
即使Gradient在LLM开发领域与竞争对手无显著差异，也能受益于生成式AI的巨大兴趣浪潮。据Crunchbase数据，仅今年AI领域风投就占全球总风投近五分之一；PitchBook预计2023年生成式AI市场规模将达426亿美元。
Chang表示：“Gradient使得开发利用多个‘专家级大语言模型’的复杂AI系统变得更加容易。这种方法确保AI系统在每个任务上都能始终实现最高性能，且全部在一个平台内完成……我们的平台旨在让团队能够极其轻松地部署专为解决其特定问题而定制的专业化大语言模型，从而更加高效。”
目前Gradient正与约20家企业客户合作，用户总数达“数千”人。其近期目标是扩展云后端，并将全职员工人数从17人增加到年底的25人。