AI開発のポストトレーニング段階を自動化するBespoke Labs Inc.が$40 million（約64億円）の資金調達に成功しました。同社のプラットフォームは強化学習環境を自動ワークフローと人間の専門家ネットワークで生成し、従来の手作業より大幅に高速化できるとしており、開発者の効率向上に貢献する可能性があります。
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AI開発の後処理段階（ポストトレーニング）を簡素化するスタートアップBespoke Labs Inc.が、$40 million（約64億円）を調達しました。Wing VCが主導するシリーズAで$31.75 million（約51億円）を、昨年はGoogle DeepMindのチーフサイエンティストJeff Deanを含むコンソーシアムから$8.25 million（約13億円）を獲得しています。
なぜ重要か
ポストトレーニングはAIモデルの推論スキルを磨き、業務完了能力などを向上させる重要なステップですが、通常は手作業に頼り時間がかかります。Bespoke LabsはこのプロセスにAIを活用し、自動化ワークフローと専門家ネットワークを組み合わせることで、従来より大幅に短縮できると主張しており、開発者にとって開発期間短縮の可能性があります。
注目点
調達資金は強化学習プラットフォームの改善とAIデータ研究に充てられます。同社は昨年、100万を超えるサンプルプロンプトと回答を含む「OpenThoughts」というデータセットを公開し、ポストトレーニングの効率化を進めています。
AIモデルの開発は、基礎知識とスキルを習得させるプレトレーニングと、推論能力を磨くポストトレーニングの2段階を経ます。特にポストトレーニングは強化学習という手法で行われることが多く、本来は個別プロジェクトごとに仮想環境をカスタマイズし、サンプルタスクを通じてモデルを調整する時間を要するプロセスです。Bespoke Labsはこうした環境構築と最適化を自動化し、さらに出力品質の自動最適化機能も備えることで、開発者の負担を大幅に軽減しようとしています。同社がオープンソースプロジェクトも並行して進めている点から、業界全体への貢献を視野に入れた戦略がうかがえます。
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