Nurdle: 企業向けのAI革新スタートアップの登場
スぺクトラム・ラボ社の売却後、起業家ジャスティン・デイビスが新しいAIスタートアップ「ナードル」を発表しました。ナードルは、グレイコフト、Intel・キャピタル、ツイリオ・ベンチャーズといった既存の投資家と共に企業向けのAI展開を革新することを目指しています。
ナードルは最初、スぺクトラム・ラボの中で育成されました。その使命は、カスタム言語モデルのアクセス性と効率性を向上させることです。同社の独自技術「ルックアライク」データは、人間が生成したデータと合成データのスケーラビリティとコスト効率を組み合わせ、企業がカスタマイズされたAIアプリケーションを迅速かつ低コストで開発できるようにしています。
ナードルのCEOであるデイビスは「スぺクトラム・ラボはナードルのAIソリューションの基盤となりました。我々の最初の焦点は、コンテンツモデレーションのための人間の行動の理解、つまり自然言語理解における複雑な課題にありました。ナードルはこれらの革新を拡張し、さまざまなコミュニケーションアプリケーションでのAIチームのパフォーマンスを向上させます」と語っています。
ナードルのコンテンツ制作とデータラベリングのアプローチは、データサイエンティストの作業時間を5〜10倍削減し、人的ラベリングデータに対して92%の精度を達成しました。この効率性の向上により、生産スケジュールが大幅に短縮されました。
売却前のスぺクトラム・ラボはAI駆動のコンテンツモデレーションに特化し、PitchBookによると1億4600万ドルの評価を受けていました。ライアットゲームズ、グラインダー、ザ・ミートグループなどの著名な顧客が利用していました。アクティブフェンスによる買収は、AI業界における重要なシフトを示しています。
デイビスはナードルの進化について具体的な洞察を共有しました。「スぺクトラム・ラボでの時間の中で、私たちは多言語でのヘイトスピーチなどの問題を検出するためにデータセットを強化する方法を模索しました。その過程で、意図せずして第二のLLM（大規模言語モデル）を創出しました。」彼は人間のコンテンツ相互作用を模擬するために必要な膨大なデータを詳述し that, which led to Nurdle's innovative model that achieves 92% accuracy compared to human annotations.
ナードルのCTOであるジョシュ・ニューマンは、既存のLLM（大規模言語モデル）であるChatGPTなどが特定のビジネスニーズに対する精度に欠けることを強調しました。「ナードルは、ビジネスニーズに特化した高品質な合成データセットを生成することでこの課題に対処します。」
ナードルの先進的な合成データ生成器「ナードルGPT」は、チャットログ、通話記録、電子メールなどさまざまなソースからドメイン特有の非構造化テキストデータを作成することを専門とし、従来の構造化データのみを対象とした生成器と比べて大きなブレークスルーを提供します。
同社は、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、AI/MLエンジニア向けのワークショップを開催し、AIアプリケーションを民主化する計画です。興味のある方はナードルのプラットフォームを通じて、これらの提供内容について更に学ぶことができます。
ナードルは、迅速でコスト効率の高い簡便な導入を実現する高度なAIソリューションを提供することで、プロダクトチームを支援することに尽力しています。革新的なナードルGPT技術により、非常に高精度で専門的なデータセットを生成し、多様な業界のAIアプリケーションのアクセス性を再定義します。興味のあるユーザーは、ナードルのウェブサイトでデータを無料で試すことができます。
ナードル創設の背景
デイビスは、プライバシーに配慮したAI製品の必要性からナードルが設立されたことを指摘しています。「強固な知的財産を基盤に、新たな方向性が求められていることが明らかになりました。」
デイビスは、スぺクトラム時代に第二のスタートアップを創造した経験を強調し、緊急の課題に対処しつつモデルを進化させる起業家精神を示しています。「スパムやヘイトスピーチに立ち向かう中で、技術的なメカニズムが時間と共に進化することを十分に理解していませんでした。コンテクストAIがこれらの複雑な問題の解決策として現れました」と彼は述べています。OpenAIとChatGPTの登場は、特にプライバシー規制のもとでデータ取得に関する新たな課題をもたらしました。
アクティブフェンスによるスぺクトラム・ラボの買収はナードルの成長を強化し、堅実な資金援助が行われました。「今後数年の資金が潤沢にあり、経験豊富なチームが揃っています」とデイビスは確認しました。
デイビスは、スぺクトラム在籍中に、ゲーム会社からのカスタマイズされた分類子や生成AIツールの需要が高まっていることを認識しました。彼はゲーム会社がゲーム内のインタラクションを向上させるためにデータセットを生成・精練できるよう支援する戦略の重要性を強調しました。「私たちは、ゲーム会社がゲーム内のコミュニケーションデータを生成・カテゴリ化する手助けを目指しています。その結果、より高度な非プレイヤーキャラクター（NPC）やチャットボットを設計できるようになるのです」と述べました。
ナードルの運営アプローチ
既存のデータセットを活用し、ナードルは正確性を確保するためにデータを微調整し、NPCが適切に発言し、ゲーム特有の専門用語を理解することを保証します。この「微調整」には、正確で文脈に即したデータに基づいた応答を保証する技法「リトリーブドル・エグメンテーション（RAG）」が利用されます。
「RAGを効果的に実施することで、カスタムデータセットを使ってシステムのベンチマークを行い、正確性を確認できます」とデイビスは説明しました。多くの企業が独自のデータで実験を行っていますが、徹底的なテストを行うためのリソースが不足しています。
「多くの企業がChatGPTに期待を抱いたものの、特定のドメインにおける不正確さからその出力を完全に信頼できないことに気づきました」と彼は述べました。
ナードルの機能により、企業はパフォーマンスを犠牲にすることなく、より手頃なAIソリューションを探求できます。ナードルでは現在、18人の専門家が働いています。
今後の展望
アクティブフェンスは、ナードルの技術を検証する上で重要な役割を果たし、スぺクトラム・ラボからの分類モデルを強化しました。「私たちは信頼と安全に comprometし、ゲーム会社に効果的なゲーム内チャット用のAIとデータセットを提供します」とデイビスは述べています。
スぺクトラムでのパイロットテストを経て、ナードルは独立した団体としての運営に向けて準備が整いました。「私たちは初期のパートナーとプライベートベータを行っており、さらなるクライアントの導入を楽しみにしています」とデイビスは情熱を込めて述べ、ゲーム業界や他の分野での今後のコラボレーションに期待を寄せています。「今はローンチに最適な時期で、前進する準備が整っています。」
ランキング
