Visual Layer
צילום: Visual Layer

חברת Visual Layer גייסה 7 מיליון דולר

החברה פיתחה פלטפורמת ענן שעושה סדר במאגרי נתונים ויזואליים ענקיים ומסייעת לאמן מודלים של בינה מלאכותית; הפיתרון שלה הושק תחילה ככלי קוד פתוח והגיע ל-200,000 משתמשים תוך שנה בלבד

דור עצמון |

הסטארט-אפ הישראלי Visual Layer, שפיתח פלטפורמת ענן לארגון יעיל של מאגרי נתונים ויזואליים המשמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית, נחשף לראשונה עם גיוס סיד של 7 מיליון דולר בהובלת הקרנות Madrona ו-Insight Partners.

בחברה אומרים כי הפתרון שלה, שהיה זמין תחילה כקוד פתוח בשם fastdup, צבר תאוצה בקרב חברות ומפתחים והגיע ליותר מ-200,000 משתמשים תוך שנה בלבד. על רקע הגיוס, החברה מתכננת להמשיך ולשכלל את יכולות הפלטפורמה ולבסס את המודל העסקי, במסגרתו תציע שירותיה לעסקים ולתאגידים (B2B).

Visual Layer הוקמה ב-2022 על ידי ד"ר דני ביקסון, מנכ"ל החברה; ד"ר אמיר אלוש, סמנכ"ל הטכנולוגיות; ופרופ' קרלוס גסטרין, המדען הראשי. Visual Layer מעסיקה כיום כ-15 עובדים במטה החברה בתל אביב וצפויה להמשיך ולגייס כוח אדם במהלך החודשים הקרובים.

עפ"י החברה, מחקר מצא כי מאגרי הנתונים של חברות ותאגידים מבוססים על קרוב ל-90% של unstructured data, אך רק 18% מהארגונים יודעים לתרגם את המידע שנאגר לערך עסקי. הסיבה לכך היא שסינון הנתונים הוא תהליך ארוך ומסועף, הדורש מצוותי הפיתוח להשקיע זמן רב ומשאבים בסיווג הדאטה ובהפקת התובנות. האתגר רק מתעצם כאשר מדובר בתוכן ויזואלי; ארגונים כיום מאחסנים מיליארדי תמונות וסרטונים בעלות גבוהה, שאינם נמצאים בשימוש אך היו יכולים לסייע משמעותית לבניית מודלים טכנולוגיים מתקדמים. חוקרים ומהנדסים בתחום הראייה הממוחשבת שעוסקים באימון בינה מלאכותית, לרבות מודלים של Generative AI, יודעים כי ביצועי המודלים הם פועל יוצא של איכות הנתונים – מודל AI מוצלח הוא כזה המתבסס על מאגר נתונים "נקי", שעבר תהליכי סינון, זיהוי חריגות, הסרת כפילויות, תיוג התכנים וכיוצא בזה.

החברה פיתחה פלטפורמת ענן שנועדה לאפשר לחברות לארגן במהירות וביעילות את מאגרי המידע הויזואלי העצומים שעומדים לרשותם, וכך להפיק מהם ערך עסקי מידי. החברה מסדרת, מתייגת ומנקה את מאגרי הנתונים בזמן קצר ומחליפה תהליך ידני שעלול לקחת זמן רב. כעת, החברה הפכה אותו לפתרון ענן רחב יותר, שיאפשר למדענים, מהנדסים וצוותי למידת מכונה לבנות ולאמן מודלים איכותיים בעלות נמוכה יותר – וכבר משמש שורת חברות Fortune 500 מתעשיות הפיננסים, הקמעונאות ועוד.

ד"ר דני ביקסון, מייסד-שותף ומנכ"ל, Visual Layer: "חברות וארגונים ברחבי העולם נאבקים עם כמויות אדירות של נתונים – ותכנים ויזואליים הם הדאטה המורכב והמאתגר ביותר לניהול. הבנת המידע, סיווג הנתונים והניהול שלהם הם חלק אינטגרלי מהבנייה של שירותים משמעותיים עבור חברות במגוון תעשיות, החל מקמעונאות ועד למכוניות אוטונומיות. בלית ברירה, הארגונים נאלצים לפתח פיתרונות פנימיים, בעלות יקרה ותוך בזבוז זמן יקר, מכיוון שאין תשתית שעוזרת להם לעשות סדר".

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
ChatGPT  (גרוק)ChatGPT (גרוק)

איך לקבל תשובות טובות יותר מה-ChatGPT?

תנו לצ'אט להכיר אתכם - למה זה חשוב ואיך עושים את זה?

עמית בר |
נושאים בכתבה ChatGPT


רוב המשתמשים ב-ChatGPT מתמודדים עם אותה בעיה: התשובות שהם מקבלים כלליות מדי, חסרות הקשר אישי ומחייבות הסברים חוזרים בכל שיחה. הם מוצאים את עצמם מתחילים כל דיאלוג מההתחלה, מסבירים שוב ושוב את התחום המקצועי שלהם, את קהל היעד ואת הסגנון המועדף עליהם. התוצאה היא בזבוז זמן יקר וחוויית שימוש מתסכלת.

הפתרון קיים כבר בתוך המערכת, אך רוב המשתמשים פשוט לא מודעים אליו. מדובר בפונקציית ההתאמה האישית (Custom Instructions או Personalization) שמאפשרת להגדיר פעם אחת את הפרופיל המקצועי והאישי שלכם, כך שכל שיחה עתידית תתבסס על המידע הזה.

המדריך המלא להגדרת הפרופיל האישי

הגישה לתפריט ההגדרות פשוטה: בגרסת הדפדפן תמצאו אותו תחת שם המשתמש בצד שמאל, ובאפליקציה דרך כפתור התפריט. בחרו באפשרות Personalization והפעילו את האפשרות Enable customization.

המערכת מציגה שני שדות מרכזיים. בשדה הראשון, "What would you like ChatGPT to know about you", תארו את הרקע המקצועי שלכם. כתבו באיזה תחום אתם עובדים, מהו התפקיד המדויק שלכם, מי קהל היעד שלכם, אילו כלים דיגיטליים אתם משתמשים בהם ומהן המטרות העסקיות שלכם. למשל: "אני מנהלת מוצר בחברת פינטק ישראלית, עובדת מול לקוחות עסקיים בינוניים, משתמשת ב-Jira ו-Figma, ומתמקדת בפיתוח פתרונות תשלומים דיגיטליים".

בשדה השני, "How would you like ChatGPT to respond", הגדירו את סגנון התשובות הרצוי. ציינו את אורך התשובה המועדף, הפורמט (פסקאות רצופות או נקודות), רמת הפירוט הטכני, השפה והטון. דוגמה: "תשובות ממוקדות של 200-300 מילים, בעברית מקצועית אך נגישה, עם דגש על יישום מעשי ודוגמאות קונקרטיות מעולם הפינטק".