KI-Plattform Trajectory sammelt 45 Mio. Dollar unter Sequoia ein

Modelle mit echtem Feedback nachtrainieren

Gegründet wurde Trajectory von Ronak Malde, Michael Elabd und Arjun Karanam. Die Idee: Allzweck-Modelle stoßen in Fachgebieten wie Recht und Finanzen oft an Grenzen. Unternehmen sollen sie bei bestimmten Aufgaben verbessern können, ohne eigene Forschungsteams aufzubauen oder teure Engineering-Berater zu beauftragen.

Die Plattform verbindet Open-Source-KI-Modelle mit den Anwendungen, die ein Unternehmen bereits nutzt, und sammelt Rückmeldungen zur Leistung der Modelle. Mit diesem Feedback werden die Modelle anschließend neu trainiert. Dieser Ansatz heißt Continual Learning: Das Modell lernt aus früheren Aufgaben und Nutzerrückmeldungen und wird in einem Fachgebiet mit der Zeit besser.

Auch für Teams ohne technisches Know-how

Laut Unternehmen können auch Personen ohne technische Expertise den Trainingsprozess steuern. Juristen können etwa die Fähigkeit eines Modells verbessern, Verträge zu prüfen, Finanzexperten die Leistung bei Unternehmensbewertungen.

Zu den Nutzern der Plattform zählen Harvey, Rogo, Decagon, Mercor und Nvidia. Ziel ist es, dass KI-Modelle bei Spezialaufgaben effizienter und mit mehr Erfahrung arbeiten.

Für Unternehmen liegt der Reiz in Kosten und Kontrolle: Wer Open-Source-Modelle mit eigenen Feedbackdaten feinjustiert, kann die Lücke zwischen Standard-KI und den Anforderungen wissensintensiver Branchen verkleinern. Dass Sequoia und Nvidia dabei sind, zeigt zudem das Interesse der Investoren an Werkzeugen, die auf Post-Training setzen statt auf neue Basismodelle von Grund auf.