Abundant

事業内容

こんにちは！👋 私たちは、データとそれが安全で信頼性の高いAIに与える影響を追求する、元MLエンジニア、起業家、ロボティクス専門家、オペレーション責任者からなるチーム。 simulationとmodel trainingの経験を生かし、RL向けの環境とデータセットの構築に特化している。 実績： • 世界上位6つのAIラボのうち3つと、複数のFortune 500企業を支援 • 毎月数十億のtraining tokenを生成し、前月比2倍のペースで増加 • 500人以上のdomain expertからなる、独占的なグローバルネットワーク 人間は本質的に創造的であり、未知の領域を切り拓くことで成長すると考えている。 誰もが無限のintelligence、サービス、製品にアクセスできる、豊かな未来の実現を目指している。 拠点はSan Francisco, CA。おいしい食事と気の合う仲間が好き。 -- 詳細情報 -- Abundantは、training dataのNVIDIAを目指している。AIモデルは、computeとdataという2つの基本要素に依存する。computeのリーダーであるNVIDIAは、computeのスケーリング需要が急拡大する中、時価総額5兆ドルを記録し、昨年は1,300億ドルの売上を達成した。SFTとhuman supervisionを超え、RLとLearning from Experienceへ移行する今、dataのスケーリング需要はまさに始まったばかりだと考えている。 創業チームは、2度目の起業に挑む創業者、Waymo、Google、Meta、AWS出身のMLエンジニアとdata leadで構成されている。これまでにDeepMindと共同でYouTube動画のhate speechを分類し、自動運転向けのSOTAモデルを学習させ、数千人のhuman annotatorを擁するdata pipelineをスケールさせてきた。human computation、synthetic data、imitation learning、RLにおける先駆的な取り組みが、顧客に成果を届けるうえで大きな優位性となっている。 なぜ今なのか。training dataは、かつてないほど重要で希少になっている。scaling lawによれば、モデル性能を線形に向上させるには、training dataを指数関数的に増やす必要がある。しかし、World Wide Webは1つしかなく、その大部分はすでに学習に使われている。次の進歩には、新しく、多様で、高品質なデータセットが必要となるため、training dataの重要性と希少性はこれまで以上に高まっている。 成功すると何が起きるのか。AbundantはAGIとその先の世界を実現する中核的な基盤となる。モデル学習における課題の大半は、すでに解決されている。足りないのは、general knowledgeからdomain expertiseへ、chatbotからagentへ、digital intelligenceからphysical AIへ移行するために必要なdataだ。AI researcherやroboticistに聞けば分かるように、進歩を阻む最大のボトルネックはdataの利用可能性、つまり「abundant data」にある。 Abundantは、最先端のAIラボやstartup、F500企業と協業している。