Abundant

Acerca de

¡Hola! 👋

Somos un equipo de antiguos ingenieros de ML, fundadores, especialistas en robótica y responsables de operaciones obsesionados con los datos y su impacto en una IA segura y fiable.

Nos especializamos en crear entornos y conjuntos de datos para RL, aprovechando nuestra experiencia en simulación y entrenamiento de modelos.

En cifras: • Damos servicio a 3 de los 6 principales laboratorios de IA del mundo y a varias empresas del Fortune 500 • Miles de millones de tokens de entrenamiento generados cada mes, duplicándose mes a mes • Una red global exclusiva de más de 500 expertos en distintos dominios

Creemos que el ser humano es creativo por naturaleza y que prospera empujando la frontera.

Trabajamos hacia un futuro de abundancia, en el que todo el mundo tenga acceso a inteligencia, servicios y bienes infinitos.

Estamos en San Francisco, CA. Nos gusta la buena comida y la buena compañía.

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Abundant está construyendo la NVIDIA de los datos de entrenamiento. Los modelos de IA dependen de dos ingredientes fundamentales: computación y datos. NVIDIA, líder en computación, ha alcanzado una capitalización máxima de 5 billones de dólares y facturó 130.000 millones el año pasado, a medida que se disparaba la necesidad de escalar la computación. Creemos que la necesidad de escalar los datos no ha hecho más que empezar, ahora que pasamos del SFT y la supervisión humana al RL y el aprendizaje a partir de la experiencia.

El equipo fundador lo forman fundadores por segunda vez, ingenieros de ML y responsables de datos procedentes de Waymo, Google, Meta y AWS. Hemos colaborado con DeepMind para clasificar discursos de odio en vídeos de YouTube, entrenado modelos SOTA para conducción autónoma y escalado pipelines de datos con miles de anotadores humanos. Nuestro trabajo pionero en computación humana, datos sintéticos, aprendizaje por imitación y RL nos da una clara ventaja para entregar resultados a nuestros clientes.

¿Por qué ahora? Los datos de entrenamiento son más importantes y más escasos que nunca. Las leyes de escalado dictan que una mejora lineal del rendimiento exige un aumento exponencial de los datos. Pero solo hay una World Wide Web, y casi toda ya se ha usado para entrenar. Los próximos avances necesitarán conjuntos de datos nuevos, diversos y de alta calidad, lo que hace que los datos de entrenamiento sean más importantes y escasos que nunca.

¿Qué pasa si lo conseguimos? Abundant será la pieza clave para la AGI y lo que venga después. La mayoría de los retos del entrenamiento de modelos ya están resueltos. Lo que falta son los datos necesarios para pasar del conocimiento general a la especialización; de los chatbots a los agentes; y de la inteligencia digital a la IA física. Pregunta a cualquier investigador de IA o experto en robótica: el gran cuello de botella del progreso es la disponibilidad de datos, es decir, de «datos abundantes».

Abundant trabaja con los laboratorios de IA y startups más avanzados, además de con empresas del Fortune 500.

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