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AIスタートアップCohereの軌跡：企業向けソリューションと独自の才能育成

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Cohereの誕生：AIスタートアップの深層

大規模言語モデルの台頭とCohereの独自性

OpenAIのChatGPTが支配的な存在となっている大規模言語モデルの分野において、Cohereは企業向けに特化したカスタマイズ可能でセキュアなAIソリューションを提供することで、独自の地位を確立しました。この競争の激しい分野で、Cohereがいかにして差別化を図ってきたのか、その軌跡を追います。

主要な創業者と資金調達

Cohereは、画期的な論文「Attention is All You Need」の共著者であるAidan Gomezと、Ivan Zhang、Nick Frosstによって共同設立されました。彼らは、2億7000万ドルのシリーズCラウンドを含む多額の資金を調達し、大手テクノロジー企業や投資家からの支援を受けています。

Cohereの開発：アイデアから起業へ

Aidan Gomezの初期の業績

Aidan GomezがGoogle Brainでのインターンシップ中に「Attention is All You Need」論文に関わったことは、大きな転換点でした。彼は、Lukasz Kaiserと大規模ニューラルネットワークをトレーニングするためのソフトウェアプラットフォームに取り組みました。また、Noam ShazeerとRNN（リカレントニューラルネットワーク）に代わるものを模索する共同研究も行いました。この共同研究が、トランスフォーマーモデルの誕生につながりました。

トランスフォーマーモデルの衝撃

トランスフォーマーモデルは、BERTやGPTなどのモデル開発につながり、AI分野に革命をもたらしました。Aidanは、このモデルが単語入力から一貫性のある物語を生成したのを見たとき、その可能性に衝撃を受けました。

研究から起業へ

トロント大学の卒業生であるIvan Zhangは、実践的なクリエイターであり、実践を通して学ぶことを好む人物です。AidanとIvanは当初、AI研究グループであるFOR.aiを設立し、その後、より正式なスタートアップへと進出しました。彼らの初期のビジネスアイデアは、AIモデルを圧縮するためのプラットフォームを構築することでしたが、市場の需要不足により、方針転換を余儀なくされました。

大規模言語モデルへの転換

GPT-2のリリースとモデルサイズの重要性の高まりを受け、Cohereは大規模言語モデルに焦点を当てるようになりました。最初の製品は、テキストの自動補完ツールであり、これはB2C（Business-to-Consumer）モデルでした。しかし、消費者向け製品の課題を認識し、B2B（Business-to-Business）モデルに移行し、企業顧客向けにAPIプラットフォームを提供することになりました。

Cohereのミッションと主要機能

Cohereのミッションは、あらゆる企業がAIを利用できるようにし、導入の障壁を取り除くことです。Cohereは、カスタマイズ可能なモデル、マルチクラウドおよびオンプレミスでの展開オプション、強力なデータプライバシーを提供しています。

人材と企業文化

独自の採用アプローチ

Cohereは、AIへの情熱と、経歴に関係なく影響を与えたいという意欲を持つ人材を求めています。彼らは、純粋な学術的成果よりも実践的な経験と応用を重視しています。また、Cohereは、研究とエンジニアリングの両方に焦点を当てた、実験とイノベーションの文化を育成しています。

AIの未来

Aidanの競争に関する見解

Aidanは、AI市場が独占されることはなく、さまざまな企業が独自のニッチを見つけると信じています。彼は、AIがソーシャルメディアや公共の議論を操作するために使用される可能性についても懸念を表明しています。

AI導入の課題とエンボディドAIの可能性

Ivanは、AIモデルの評価とデータプライバシーの確保における課題を指摘しています。AidanとIvanは、AIとロボット工学、物理システムを組み合わせたエンボディドAIに大きな可能性を見出しています。

AIの未来の学習

Aidanは、AIが人間の知識を超えて学習し、新しい知識を創造する可能性について推測しています。

主要な概念の説明

  • トランスフォーマーモデル: テキストなどの順序データを処理するために、注意メカニズムを使用するニューラルネットワークアーキテクチャ。
  • RNN（リカレントニューラルネットワーク）: 以前の入力から情報をキャプチャする隠れ状態を維持することにより、順序データを処理するニューラルネットワークの一種。
  • B2C（Business-to-Consumer）: 製品やサービスが個々の消費者に直接販売されるビジネスモデル。
  • B2B（Business-to-Business）: 製品やサービスが他の企業に販売されるビジネスモデル。
  • API（アプリケーションプログラミングインターフェース）: さまざまなソフトウェアアプリケーションが相互に通信できるようにするルールと仕様のセット。
  • エンボディドAI: AIとロボットなどの物理システムとの統合により、現実世界と対話できるようにすること。
  • マルチクラウド: さまざまなプロバイダーからの複数のクラウドコンピューティングサービスの使用。
  • オンプレミス: 企業自身のサーバーへのソフトウェアとインフラストラクチャの展開。
  • ファインチューニング: 特定のタスクまたはデータセットに事前にトレーニングされたAIモデルを適合させるプロセス。
  • ワードエンベディング: 単語を数値ベクトルとして表現し、その意味を捉えるための手法。