BlockBeatsによると、6月16日にAIスタートアップのProbablyがa16z主導で900万ドルのシード資金調達ラウンドを完了した。 同社は、大規模言語モデルにおけるハルシネーションと事実誤りを減らすための手法を開発している。
Probablyの最初のプロダクトはデータサイエンスツールで、複雑なデータセットから分析結果を迅速に生成し、各出力には出典の引用と完全な監査トレイルが添えられており、透明性と検証可能性を高める。 エラーを防ぐために、同社はモデルの出力を確認するための決定論的バリデータを用いたガードレールシステムを構築している。 データと一致しない結果は却下され、再生成される。 検証メカニズムはまた、時間の経過とともにモデルを改善するためのフィードバックも提供する。
