従来のAIモデルは、大量のデータに基づいて学習されますが、Anoteは少量のデータと人間の専門家によるフィードバックを活用することで、高精度で効率的なAIモデルの構築を実現します。
この革新的な技術は、データラベル付けのプロセスを高速化し、AIモデルの精度を向上させるだけでなく、データプライバシーの保護にも貢献します。
大量のビジュアルデータ（写真、ビデオ）からアノテーション用データ抽出
生成AIの精度向上のためのLLMファインチューニング
＆
完全プライベートLLM環境
Anote概要
ニューヨークを拠点にする汎用人工知能のスタートアップ企業Anoteは、大規模言語モデル（LLM）の驚異的な能力を、人間中心（Human Centric）のフィードバックと組み合わせることによるLLM向けのファインチューニングツールの開発会社です。
Data
Labeler
AnoteのData Labelerは、企業内の膨大なデータのカスタマイズと最適化、Few-Shot Learningによる人間中心(Human Centric)のアプローチのAI駆動型ラベリングプラットフォームです。 人間からの注釈を活用してAIモデルの学習を時間の経過と共に強化と進化をさせ続け、より精度の高いモデルへと改善させます
Private
Chatbot
AnoteのPrivate Chatbotは、プライバシーを守りつつ文書と対話できるAIモデルです。文書データは安全に保管されたまま、ユーザーのローカル環境内で動作し、プライバシーと機密性が保たれた状態で、生成AIによる効果的な検索や文書解析を実現します。
Model
Inference
推論 API を介した LLM ファインチューニング用のAPIです。LLMのハルシネーションの減少やモデルのファインチューニング、リプロンプトを実現します。
一般的なAIモデルではハルシネーション等により、特定ドメイン（社内、政府・自治体等の行政機関、研究機関等）活用には不十分なLLMの回答精度を、独自のFew Shot Learning技術により、高速に且つ低コストでLLMのモデル精度を改善する仕組みを提供しています。
大量のビジュアルデータ（写真、ビデオ）から
重要なデータを自動的に選択・抽出
アノテーション用のデータセット準備の大幅なコスト削減を実現
Lightly概要
スイス チューリッヒを拠点にするスタートアップLightlyは、コンピュータビジョンAI開発向けキュレーションツールプラットフォーム開発会社です。
大量に収集されたビジュアルデータ（写真、ビデオ）に、「自己教師あり学習」と「能動学習」の技術でキュレーションを実行します。
ラベル付けが未だされていないようなデータから、冗長なデータは排除し、また外れ値や特殊なエッジケースのシナリオは保持する機能で、より少数のラベル付きデータセットでモデルをファインチューニングすることを可能にします。