シアトルのスタートアップOpenPipeが670万ドルを調達し、企業のLLMモデルのコスト削減を支援
テイラー・ソパー著
企業による大規模言語モデルのトレーニングと展開をより容易かつ安価にすることを目指すシアトルのスタートアップ企業 OpenPipe が、670 万ドルのシードラウンドの調達を発表した。
昨年Yコンビネーターのサマーコホートに参加した同社は、開発者がそれぞれのユースケースに合わせてLLMモデルを構築できるようにしています。OpenAIのChatGPTのような大規模な汎用モデルと比較して、小規模なモデルの方がパフォーマンスが向上し、コストも削減できるという考え方です。
OpenPipe は、生成 AI の利用に関心のある企業に必要なのは、あらゆるトピックのあらゆる質問に答えられるチャットボットではなく、自社の製品ラインや企業ポリシーを深く理解して顧客サービスやその他の機能を提供できるものかもしれないと考えています。
例えば、OpenPipeは、通話記録の処理やクレジットカード残高などの情報の抽出にOpenAiを使用していた金融サービス会社の例を挙げています。同社はOpenPipeへの切り替え後、コストとエラー数を大幅に削減することができました。
「顧客は最終的に、以前のOpenAIの料金よりもはるかに少ない金額を支払うだけで、特定のユースケースに合わせてカスタマイズされたモデルが生み出す高品質の応答の恩恵を受けることができる」とOpenPipeのCEO、カイル・コービット氏は述べた。
OpenPipeは昨年サービスを開始し、「著しい成長」を遂げていると述べたものの、収益指標の公表は拒否した。同社は、顧客によるモデルの微調整と本番環境での利用の両方に対して料金を請求することで収益を得ている。
さまざまな業界の企業が生成 AI の利用を強化していますが、モデルのトレーニング、展開、更新にかかるコストの高さが潜在的な課題として挙げられています。
「実際には、ほとんどの企業が自社の製品やサービス内の特定の狭いユースケースに生成 AI を使用しており、これはこうした小規模な特化モデルに最適であることがわかっています」とコービット氏は述べています。
OpenPipe の売り文句の一つは、同社のソフトウェアには高度な機械学習やデータサイエンスのスキルは必要ないという点だ。
「当社のユーザーはフルスタックのアプリエンジニアであり、外部の専門家を介さずに、特定のユースケース向けの非常に強力なモデルを正常にトレーニングできます」とコービット氏は述べています。
コービット氏は以前、Yコンビネーターに入社する前に、エンバーオールという家族の歴史を扱うスタートアップ企業を設立しており、そこでスタートアップアクセラレーターのエンジニアとして働き、創業者コミュニティであるスタートアップスクールを率いていた。
彼は、Qualtrics と Palantir で元エンジニアを務め、GenerationalStory というビデオレガシースタートアップの共同創設者でもある兄の David Corbitt とともに OpenPipe を共同設立しました。
シリコンバレーに拠点を置く初期段階の企業であるコスタノア・ベンチャーズがシードラウンドを主導し、このラウンドにはYコンビネータや、OpenAIの元開発者リレーション責任者であるローガン・キルパトリック氏、GitHub Copilotの作者であるアレックス・グレイブリー氏、GitHubの共同設立者であるトム・プレストン・ワーナー氏などの個人支援者が参加した。
