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「Tiamat」完成近千万美元A轮融资

2023-02-28 09:24:16   来源:DCM创投  作者: 

摘要:专注AI图像生成的「Tiamat」于日前完成近千万美元A轮融资,由老股东DCM和绿洲资本联合领投。

专注AI图像生成的「Tiamat」于日前完成近千万美元A轮融资,由老股东DCM和绿洲资本联合领投。数月前,「Tiamat」已经获得由DCM独家领投的数百万美元天使轮融资。这是DCM在AIGC创业公司的又一次加注。

本轮融资将用于继续打磨产品和自研大模型MorpherVLM,拓展商业化能力等。「Tiamat」自研的MorpherVLM是国内首个基于概念融合范式提出的近百亿级跨模态生成模型,通过异构的视觉编码-解码网络结构,并引入基于用户反馈的强化学习(RLHF)和细粒度的提示-隐变量对齐技术,提高了模型对图像多尺度信息的建模能力,在用户Prompt输入的理解能力方面也实现了进步。

DCM中国创始合伙人、董事合伙人林欣禾表示:“AIGC正在走向真实落地,不仅要保持对前沿技术的探索,捕捉到更多的商业化机会也更为重要。将AI能力迁移到不同场景,同时满足效率和成本的要求,AI才有更大的价值。”

去年夏天,AI Art一跃成为了热度最高的新兴技术,在设计、绘画等专业化领域的影响力不亚于如今ChatGPT带来的全民狂欢。

AIGC的结构性机会下,“不追逐风口,但等到了风口”是技术型创业者和资本最愿意看到的拥抱创新的方式。而在时间差方面,「Tiamat」从2021年开始进行模型训练,以自研并自主训练底层模型的方式,始终与海外技术节点、开源社区等保持着同频。

「Tiamat」创始人青柑谈到,去年上半年融资的时候,他们还需要花很多精力去教育市场,解释什么是AI生成,什么是多模态,为什么要做图像。彼时,距离Stable Diffusion、MidJourney这些引领着行业革新的产品上线还有几个月左右的时间。

而作为国内AI生成图像领域的第一批团队,「Tiamat」如今也成为了为数不多成功融资并实现了商业化的技术服务商。


对于「Tiamat」的自研大模型MorpherVLM,青柑表示,“我们现在正在做的「Tiamat」文本到图像模型,大概是数十亿参数,这个量级实际上要比ChatGPT文本模型的参数量要低将近100倍左右。换算成他们当年发展的话,大概是在GPT1-2之间。虽然都叫大模型,其实数据和参数量级还是有很大区别的。对于我们来说,不停地把模型的参数量级进行扩张并不是最重要的指标。” 她还提到,“对于AI生成图像来说,更重要的指标在于能不能在垂直领域有更好的精准性和可控性,能不能更好地让图像展现出人类理想的构图、或者一致性的角色等等。除此之外,我们自研的考虑也来自如何能让研发的成本结构更加精益和可控。从这一点来说,创业公司也会有更多机会。图像文本多模态生成的领域参数量级更低,在标注数据和训练上的成本也可以有效压缩。整个图像类的AIGC创新更加关注具体的技术路径和商业化上的突破,成本压力相对较小。


对此,技术背景的联合创始人Eric对“可控性”做了进一步解释,“可控性是一个和商业化应用息息相关的指标。我们在谈论大模型的时候会有一个问题,很多大模型都是在大规模的数据集上构建的,其中大部分来源于互联网上获取的知识,问题随之产生:如何用人类可以操控的方式去做这些大模型可以做的事情?我们都知道,OpenAI的GPT-3和ChatGPT在技术上是同源的,但是ChatGPT效果明显好得多,大家也直观感受到了它在各行各业的应用。而在技术环节,就是因为ChatGPT比GPT-3多了一个用人类的反馈来自我学习的过程,可以使得它的应用更符合期望。所以,我们在做「Tiamat」生成模型的时候也会格外在意这一点,就是怎么样能让生成结果符合用户的期望。



谈及「Tiamat」的发展方向,青柑表示,“当前我们公司的整体风格和选择方向都比较专注。我们非常信服前沿技术,但更加关注的是当下的技术能不能解决当下的问题。也许有能力的人会去努力成为“中国的OpenAI”,但目前来说,我们还没有去做ChatGPT这样的文本大模型的理由。因为对于一家创业公司来说,如果能把图像模型的可控性、精准性和连续性做到最好,它其实就已经能带来很多垂直行业和场景下的商业化应用了。比如去支持更加细分的、特定的设计行业,帮助它们完成生产力提效。


“比较让我们高兴的一点是,我们看到AI技术正在向一个“新的互联网”形式进发,而我们在产品战略方面也会更加审慎。总体来说,AI是一个新的主题,每一个细分领域都值得被认真打磨,大家聚焦在各自擅长的地方,才能形成更好的产业。” 


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