किसी और के बड़े भाषा मॉडल पर बनाया गया एक स्टार्टअप उस चीज़ के मालिक होने से रक्षात्मक रहता है जिसे प्रतिस्पर्धी अधिक पैसे या बेहतर इंजीनियरिंग टीम के साथ कॉपी नहीं कर सकता है: मालिकाना डेटा, संरक्षित बौद्धिक संपदा और एलएलएम के शीर्ष पर इन-हाउस मॉडल। वह संयोजन, एक ऐसी टीम के साथ जिसके पास डोमेन विशेषज्ञता है और एक ऐसा उत्पाद है जो अपने बाजार के लिए उपयुक्त साबित हुआ है, उद्यम पूंजीपति तब तलाशते हैं जब मुख्य तकनीक आपकी नहीं होती है।
मुख्य बातें
- तीसरे पक्ष के एलएलएम पर भरोसा करने से एक स्टार्टअप प्रतिद्वंद्वियों और उसके बाजार में आने वाली बड़ी कंपनियों द्वारा नकल करने के लिए खुला रहता है।
- नवाचार और आईपी सुरक्षा एक स्टार्टअप को केवल एलएलएम के अनुप्रयोग से अलग करती है।
- मालिकाना डेटा सिद्ध सुरक्षा है: यह उन प्रतिस्पर्धियों को रोकता है जिनके पास अधिक फंडिंग या मजबूत प्रौद्योगिकी टीम है।
- एक व्यावहारिक रास्ता मालिकाना डेटा और प्रौद्योगिकी को जनरेटिव मॉडल के साथ बढ़ाना है, फिर उत्पाद-बाज़ार के लिए उपयुक्त साबित होने पर इन-हाउस एलएलएम पर विचार करें।
- वीसी एक टीम और एक विज़न चाहते हैं जो केवल एपीआई कॉल से परे हो।
कुलपतियों द्वारा पूछा जाने वाला पहला प्रश्न रक्षात्मकता क्यों है?
एक उद्यमी और शिक्षाविद के रूप में, उद्यम पूंजीपति (वीसी) और स्टार्टअप अक्सर मुझसे एक जरूरी सवाल लेकर संपर्क करते हैं: "चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर अपना मूल निर्माण करते समय एक स्टार्टअप प्रतिस्पर्धी और रक्षात्मक कैसे रह सकता है?"
मेरा उत्तर सावधानीपूर्ण है। कम-आईपी कंपनियां चिंताएं बढ़ा सकती हैं, लेकिन एक कारक पर हमारा सबसे अधिक ध्यान देने की मांग है। यह आलेख बताता है कि वह तत्व इतना महत्वपूर्ण क्यों है।
एलएलएम समर्थित स्टार्टअप्स ने वीसी की इतनी रुचि क्यों आकर्षित की?
एलएलएम ने प्रौद्योगिकी के साथ हमारे इंटरैक्ट करने के तरीके को बदल दिया है, जिससे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और समझ में बड़ी प्रगति हुई है। प्रौद्योगिकी को ग्राहक सेवा और सामग्री निर्माण से लेकर डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने तक कई क्षेत्रों में अनुप्रयोग मिला है। परिणामस्वरूप, स्टार्टअप परिदृश्य में इन शक्तिशाली भाषा मॉडलों पर निर्मित उद्यमों में वृद्धि देखी गई है।
OpenAI द्वारा ChatGPT जारी करने के बाद, दुनिया भर के कुलपतियों के बीच इसमें जो दिलचस्पी पैदा हुई वह उल्लेखनीय थी। हालाँकि कुछ लोगों ने इसे कम व्यवधान के रूप में देखा, एलएलएम को लेकर उत्साह ने प्रसिद्ध निवेशकों का ध्यान आकर्षित किया।
लेखन के समय (2023), हजारों जेनेरिक एआई स्टार्टअप अरबों डॉलर के निवेश को आकर्षित कर रहे थे, और पिचबुक को उम्मीद थी कि 2023 में वैश्विक जेनेरिक एआई बाजार 42.6 बिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।
स्टार्टअप्स के लिए गैर-मालिकाना प्रौद्योगिकी जोखिमपूर्ण क्यों है?
परिवर्तनकारी भाषा मॉडल ने स्टार्टअप्स के बीच अत्यधिक रुचि और संभावनाएं जगाई हैं, लेकिन गैर-मालिकाना प्रौद्योगिकी पर निर्माण की चुनौतियों को पहचानना महत्वपूर्ण है। Google जैसे उद्योग के दिग्गजों के विपरीत, स्टार्टअप में अक्सर एलएलएम की क्षमताओं को ठीक करने, फिर से प्रशिक्षित करने या पूरी तरह से दोहन करने के लिए संसाधनों और बुनियादी ढांचे की कमी होती है।
तीसरे पक्ष की तकनीक पर यह निर्भरता उन्हें प्रतिद्वंद्वी स्टार्टअप्स द्वारा दोहराए जाने और बढ़ते बाजारों पर पूंजी लगाने की चाह रखने वाले बड़े निगमों द्वारा ग्रहण किए जाने के लिए खुला छोड़ देती है। अच्छी तरह से स्थापित प्रौद्योगिकियों और नए अनुप्रयोगों की निरंतर भूख के साथ, ये दिग्गज अपने स्वयं के संसाधनों को बड़े पैमाने पर तैनात कर सकते हैं और छोटे उद्यमों की प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त को खत्म कर सकते हैं।
एक साधारण परीक्षण जोखिम को ठोस बना देता है। यदि कोई प्रतियोगी समान मॉडल पहुंच और एक अच्छी तरह से लिखित संकेत के साथ कुछ हफ्तों में आपके उत्पाद का पुनर्निर्माण कर सकता है, तो आपका लाभ गति और वितरण में है, न कि प्रौद्योगिकी में। गति और वितरण मायने रखते हैं, लेकिन वे शायद ही कभी आपके बाज़ार में प्रवेश करने का निर्णय लेने वाली बड़ी कंपनी से बच पाते हैं।
नवाचार और आईपी एलएलएम समर्थित स्टार्टअप की सुरक्षा कैसे करते हैं?
तकनीकी प्रतिकृति के जोखिम को कम करने के लिए, स्टार्टअप को सक्रिय रूप से एलएलएम के मात्र अनुप्रयोग से परे खुद को अलग करने के तरीके खोजने होंगे। कुंजी नवप्रवर्तन और आईपी सुरक्षा की संस्कृति में निहित है। एक टीम जो प्रौद्योगिकी की बारीकियों को समझती है और डोमेन विशेषज्ञता और रचनात्मक समस्या-समाधान भी लाती है, वह अपनी पेशकश का विस्तार कर सकती है और प्रतिस्पर्धी लाभ का निर्माण कर सकती है जो अंतर्निहित मॉडल से परे है।
इसे आईपी अधिकारों के रणनीतिक अधिग्रहण और संरक्षण के साथ जोड़कर एक स्टार्टअप की बाजार स्थिति को मजबूत किया जा सकता है और इसे नकल करने वालों से बचाया जा सकता है।
मालिकाना डेटा प्रमुख तत्व क्यों है?
उद्यम पूंजी में, अद्वितीय डेटा का स्वामित्व किसी प्रौद्योगिकी की सुरक्षा की रक्षा करने का एक सिद्ध तरीका है। वीसी स्वीकार करते हैं कि मालिकाना डेटासेट प्रतिस्पर्धा को रोक सकते हैं, प्रतिद्वंद्वियों को बेहतर फंडिंग या प्रौद्योगिकी टीमों के साथ विचारों की नकल करने से रोक सकते हैं।
अद्वितीय डेटा का मूल्य प्रतिकृति को धीमा करने से कहीं अधिक है। यह स्टार्टअप्स को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे उन्हें छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने, ग्राहक व्यवहार को समझने और बाजार के रुझानों से आगे रहने में मदद मिलती है। मालिकाना डेटा को काम में लाकर, स्टार्टअप अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त को मजबूत कर सकते हैं और अत्यधिक प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में नवाचार को आगे बढ़ा सकते हैं।
संस्थापकों के लिए वीसी की नजर में अपनी प्रतिस्पर्धा से आगे रहने का एक तरीका आधुनिक जेनरेटिव नेटवर्क के साथ अपने मालिकाना डेटा और प्रौद्योगिकी को बढ़ाना है और, एक बार उत्पाद-बाजार में फिट साबित होने के बाद, इन-हाउस एलएलएम पर आगे बढ़ना है।
SOMIN ने इसे कैसे लागू किया?
उदाहरण के लिए, हमारे प्रतिस्पर्धी विश्लेषण सूट, "सोमॉनिटर", और इसके एलएलएम-संचालित एनालिटिक्स सहायक, "सोडा" का निर्माण करते समय, प्रौद्योगिकी सुरक्षा हमारी सर्वोच्च प्राथमिकताओं में से एक थी।
मूल रूप से, हमने अपने ग्राहकों के लिए मेटा के विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म पर चलाए गए पांच वर्षों के विज्ञापन अभियानों को कवर करने वाले अज्ञात डेटा का एक विशाल भंडार स्थापित किया है। हमारे द्वारा निर्मित मालिकाना एआई तकनीक का उपयोग करते हुए, इस डेटा का उपयोग विज्ञापन बैनरों की क्लिक-थ्रू दरों (सीटीआर) और रूपांतरण दरों (सीआर) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, साथ ही एक हीटमैप जो ग्राहक जुड़ाव और उत्पाद खरीद को चलाने वाले दृश्य घटकों को उजागर करता है।
हमारे पास मौजूद दृश्य और पाठ्य डेटा को एकीकृत करके, विज्ञापन रचनात्मक प्रदर्शन भविष्यवाणी के लिए हमारे इन-हाउस मल्टीमॉडल मॉडल को एलएलएम की शक्ति के साथ जोड़कर, हमने सिस्टम को ग्राहकों के लिए कार्रवाई योग्य सिफारिशें उत्पन्न करने में सक्षम बनाया। वे प्रतिस्पर्धी ब्रांड आदर्शों, दर्शकों तक पहुंच, सामग्री और प्रचार स्नैपशॉट को कवर करते हैं, जो वास्तविक समय के डाइजेस्ट के रूप में वितरित किए जाते हैं। इससे हमारे ग्राहकों को अपनी रणनीतियों को परिष्कृत करने, रचनात्मक संपत्तियों में सुधार करने और अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बाजार में आगे रहने की सुविधा मिलती है।
इस तरह से एलएलएम को इन-हाउस एआई के साथ जोड़कर हम मार्टेक उद्योग में एक नया एप्लिकेशन बना सकते हैं जो एलएलएम के बिना संभव नहीं होता। इन क्षमताओं को भी आसानी से दोहराया नहीं जा सकता। हम डिजिटल मार्केटिंग उद्योग का व्यापक रूप से वर्णन करने के लिए एलएलएम का उपयोग करते हैं, और मालिकाना डेटा और सीटीआर भविष्यवाणी एल्गोरिदम का संयोजन सिस्टम को अत्यधिक विशिष्ट और कॉपी करने में कठिन बनाता है, जो इसे प्रतिस्पर्धियों से अलग करता है।
एलएलएम समर्थित स्टार्टअप को वीसी को कैसे पेश करना चाहिए?
एलएलएम में निवेश करना है या नहीं यह एक व्यक्तिपरक निर्णय है और निवेशक इसे अलग-अलग तरीके से आंकते हैं। हालाँकि, सलाह का एक टुकड़ा प्रासंगिक रहता है: किसी स्टार्टअप को आगे बढ़ाते समय, मालिकाना तकनीक, मूल्यवान आईपी और सफलता के लिए प्रतिबद्ध एक कुशल टीम के साथ अपने दावों का समर्थन करें, खासकर शुरुआती चरण में।
सतह से परे जाना महत्वपूर्ण है। यदि टीम आशाजनक विशेषज्ञता और एक दृष्टिकोण दिखाती है जो केवल एपीआई कॉल से आगे तक फैली हुई है, तो वीसी निश्चित रूप से आपकी कंपनी को और अधिक गहराई से जानना चाहेंगे।
व्यवहार में, इसका मतलब है कि एक पिच को स्पष्ट रूप से चार सवालों का जवाब देना चाहिए: आपके पास कौन सा डेटा है जो दूसरों को नहीं मिल सकता है, आपने मॉडल के शीर्ष पर क्या बनाया है, उस काम की सुरक्षा क्या है, और आपकी टीम ऐसा क्यों कर रही है। पहले दो के प्रति हमारा अपना दृष्टिकोण SOMIN अनुसंधान पृष्ठ पर सहकर्मी-समीक्षा पत्रों में वर्णित है, और उसी श्रेणी का डेटा SOMIN के AI मार्केटिंग एजेंटों को आधार बनाता है।
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FAQ
क्या तृतीय-पक्ष एलएलएम पर निर्मित स्टार्टअप रक्षात्मक हो सकता है?
हां, यदि उसके पास कुछ ऐसा है तो मॉडल प्रदाता और प्रतिद्वंद्वी उसकी नकल नहीं कर सकते। मालिकाना डेटा, संरक्षित आईपी, इन-हाउस मॉडल और डोमेन विशेषज्ञता सभी अंतर्निहित एलएलएम से परे लाभ बढ़ाते हैं।
वीसी के लिए मालिकाना डेटा इतना मायने क्यों रखता है?
अद्वितीय डेटा उन प्रतिस्पर्धियों को रोकता है जिनके पास अधिक फंडिंग या मजबूत प्रौद्योगिकी टीम है, क्योंकि वे इसे आसानी से कॉपी नहीं कर सकते हैं। यह स्टार्टअप को पैटर्न, ग्राहक व्यवहार और बाजार के रुझान के बारे में जानकारी भी देता है।
क्या एलएलएम समर्थित स्टार्टअप को अपना भाषा मॉडल बनाना चाहिए?
शुरुआत में नहीं. एक व्यावहारिक रास्ता यह है कि आप अपने मालिकाना डेटा और प्रौद्योगिकी को मौजूदा जेनेरिक मॉडल के साथ बढ़ाएं, फिर उत्पाद-बाज़ार के लिए उपयुक्त साबित होने पर इन-हाउस एलएलएम पर गौर करें।
एलएलएम स्टार्टअप की पिच में वीसी क्या देखना चाहते हैं?
मालिकाना प्रौद्योगिकी, मूल्यवान आईपी और एक कुशल, प्रतिबद्ध टीम, विशेष रूप से प्रारंभिक चरण में। सबसे बढ़कर, वे विशेषज्ञता और एक दृष्टिकोण की तलाश करते हैं जो केवल एपीआई कॉल से परे हो।
