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Multiverse Computing capta 189 millones de euros para su tecnología de compresión de modelos de IA | |||
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En concreto, la compañía ha cerrado una ronda de financiación de serie B liderada por Bullhound Capital y que cuenta con el respaldo de inversores como HP Tech Ventures, la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica (SETT, conocida también como la 'Sepi Digital'), Forgepoint Capital International, CDP Venture Capital, Santander Climate VC, Quantonation, Toshiba y Capital Riesgo de Euskadi-Grupo SPRI. La firma vasca, que el año pasado desarrolló CompactifAI, una tecnología de compresión capaz de reducir el tamaño de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) hasta en un 95%, ha señalado que esta financiación le "permitirá acelerar la adopción generalizada de la tecnología" y afrontar los "elevados costes que hoy limitan la implementación de modelos de los LLMs", así como "revolucionar" el mercado de inferencia de IA, valorado en 106.030 millones de dólares (en torno a 91.500 millones de euros). Además, ha explicado que los LLMs suelen ejecutarse en infraestructuras especializadas basadas en la nube, "lo que eleva considerablemente los costes de los centros de datos". Las técnicas de compresión tradicionales "intentan mitigar estos desafíos, pero los modelos resultantes tienden a ofrecer un rendimiento muy inferior al de los LLMs originales", añade Multiverse Computing. Sin embargo, las mismas fuentes subrayan que el modelo CompactifAI "genera versiones altamente comprimidas de los modelos LLM de código abierto más avanzados del mercado, que conservan la precisión original, funcionan entre cuatro y 12 veces más rápidos y permiten reducir los costes de inferencia entre un 50% y un 80%". El fundador y director ejecutivo de Multiverse Computing, Enrique Lizaso, ha afirmado que "hasta ahora se asumía que reducir el tamaño de los LLMs implicaba sacrificar rendimiento", pero Multiverse "está cambiando esa idea". "Con un grupo único de inversores expertos y estratégicos a nivel global, y con Bullhound Capital como inversor principal, ahora podemos seguir avanzando en nuestra apuesta por ofrecer modelos de IA comprimidos con un rendimiento excepcional y una infraestructura mínima", ha añadido. |
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