После продажи Spectrum Labs предприниматель Джастин Дэвис запустил новый стартап в области искусственного интеллекта под названием Nurdle, который сегодня вышел из режима скрытого запуска. Существующие инвесторы, включая Greycroft, Intel Capital и Twilio Ventures, поддерживают Nurdle, стремящуюся к инновациям в области внедрения ИИ для предприятий.
Изначально инкубированный в Spectrum Labs, Nurdle имеет задачу улучшить доступность и эффективность кастомизированных языковых моделей. Уникальная технология компании, называемая «lookalike» данными, объединяет данные, созданные людьми, со масштабируемостью и экономичностью синтетических данных, что позволяет компаниям разрабатывать индивидуальные ИИ-приложения быстрее и дешевле.
Джастин Дэвис, генеральный директор Nurdle, рассказал: «Spectrum Labs стал основой для решения Nurdle в области ИИ. Наша первоначальная цель заключалась в понимании человеческого поведения для модерации контента — сложной задачи в области естественного языка. Nurdle расширяет эти инновации для повышения производительности команд ИИ в различных коммуникационных приложениях.»
Подход Nurdle к созданию контента и разметке данных принес значительные улучшения, включая сокращение часов работы специалистов по данным в 5-10 раз и достижение 92% точности для размеченных людьми данных — при этом только за 5% обычной стоимости. Эта эффективность значительно сократила сроки производства.
До выхода на рынок Spectrum Labs специализировалась на модерации контента на основе ИИ и имела оценочную стоимость $146 миллионов согласно PitchBook, среди клиентов были такие компании, как Riot Games, Grindr и The Meet Group. Приобретение компанией ActiveFence стало значительным событием на рынке ИИ.
Дэвис поделился информацией о развитии Nurdle: «Во время работы в Spectrum Labs мы искали способы улучшить наборы данных для выявления таких проблем, как ненависть в речи на разных языках. В результате мы непреднамеренно создали вторую LLM.» Он подробно рассказал о больших объемах данных, необходимых для имитации взаимодействий с контентом, что привело к инновационной модели Nurdle, достигнувшей 92% точности по сравнению с аннотациями человека.
Дош Ньюман, технический директор Nurdle, подчеркнул ограничения существующих LLM, таких как ChatGPT, которые часто не обладают достаточной точностью для конкретных бизнес-потребностей. «Nurdle решает эту проблему, производя качественные, настраиваемые синтетические наборы данных.»
NurdleGPT, продвинутый генератор синтетических данных компании, специализируется на создании специальных неструктурированных текстовых данных из различных источников, таких как журналы чатов, транскрипты звонков и электронные письма, представляя собой значительный прорыв по сравнению с предыдущими генераторами, сосредоточенными только на структурированных данных.
Компания планирует демократизировать применение ИИ, проводя мастер-классы для продуктовых менеджеров, специалистов по данным и инженеров ИИ/МЛ. Заинтересованные могут узнать больше о предлагаемых мероприятиях на платформе Nurdle.
Nurdle нацелен на поддержку продуктовых команд с помощью передовых ИИ-решений, обеспечивая быстрое, экономичное и простое внедрение. Инновационная технология NurdleGPT позволяет генерировать высокоточные, специализированные наборы данных, переопределяя доступность ИИ-приложений в различных отраслях. Заинтересованные пользователи могут бесплатно исследовать и тестировать свои данные на Nurdle.ai.
Фон создания Nurdle
Дэвис отметил, что необходимость в безопасных для конфиденциальности продуктах ИИ привела к созданию Nurdle, возникшего из ценного опыта в Spectrum Labs. Он отметил: «С сильной базой интеллектуальной собственности стало очевидно, что необходим новый курс.»
Дэвис успешно справился с созданием второго стартапа, оставаясь при этом в Spectrum, демонстрируя предпринимательскую способность адаптировать модели при решении актуальных проблем. «Хотя мы сосредоточились на борьбе со спамом и ненавистью, мы не до конца понимали технические механизмы, которые будут развиваться со временем. Контекстный ИИ стал решением этих сложных задач,» — заявил Дэвис. Он отметил, что появление OpenAI и ChatGPT привносило дополнительные сложности, связанные с приобретением данных, особенно с учетом норм конфиденциальности.
Приобретение Spectrum Labs компанией ActiveFence, объявленное в сентябре, укрепило рост Nurdle, поддерживаемого надежным финансированием. «У нас несколько лет поддержки, достаточный капитал и опытная команда,» — подтвердил Дэвис.
Во время своего пребывания в Spectrum Дэвис отметил растущий спрос со стороны игровых компаний на настраиваемые классификаторы и генерирующие ИИ-инструменты. Он подчеркнул стратегию помощи этим компаниям в создании и уточнении наборов данных для улучшения внутриигровых взаимодействий, а не только как разработчиков ИИ.
«Мы стремимся помочь игровым компаниям в генерации и классификации внутриигровых коммуникационных данных. Таким образом, они смогут создавать более сложных непроигрываемых персонажей (NPC) и чат-ботов,» — сказал он.
Операционный подход Nurdle
Используя существующие наборы данных, Nurdle уточняет данные, чтобы обеспечить точность, решая такие задачи, как корректная речь NPC и понимание игрового жаргона. Этот процесс «уточнения» основан на технологии, называемой RAG (retrieval augmented generation), которая обеспечивает, чтобы ответы были основаны на точных контекстуальных данных.
«Эффективно реализуя RAG, мы можем сравнивать наши системы с настраиваемыми наборами данных для подтверждения точности,» — объяснил Дэвис, отметив, что многие компании экспериментируют с собственными данными, но часто не имеют ресурсов для глубокого тестирования.
«Многие компании восторженно отреагировали на ChatGPT, но поняли, что не могут полностью доверять его результатам из-за недочетов в специфике предметной области,» — сказал он.
С помощью возможностей Nurdle компании могут исследовать более доступные решения ИИ без ущерба для производительности. В настоящее время Nurdle имеет 18 сотрудников.
Будущие амбиции
Компания ActiveFence сыграла ключевую роль в проверке технологии Nurdle, предоставив важные наборы данных, улучшив классификационные модели Spectrum Labs. «Мы нацелены на доверие и безопасность, оснащая игровые компании необходимым ИИ и наборами данных для эффективного общения в игре,» — заявил Дэвис.
Проведя пилотные тесты во время работы в Spectrum, Nurdle готова к операциям как независимое предприятие. «Мы находимся в стадии частного бета-тестирования с ранними партнерами и с нетерпением ждем присоединения новых клиентов,» — заключил Дэвис, выразив энтузиазм по поводу предстоящих сотрудничеств в игровой и других отраслях. «Это идеальное время для запуска, и мы готовы двигаться вперед.»
Рейтинг
