Sapienの設立以来、AI業界は大きな変化を遂げてきました。顧客はより専門的な専門知識を求め、分散型のグローバルラベラーはSapienのプラットフォームを最大限に活用できるようになりました。Sapien がこれらの変化にどのように適応しているかを理解するために、セールス責任者のクリス・メイに、業界の需要を牽引する最新のトレンドについて話を聞きました。自動運転車セクターから、ドメイン固有の微調整を必要とする大規模言語モデル (LLM) の台頭に至るまで、Sapien がこうした変化するニーズにどのように対応できるかを探りました。
1。現在、データラベリングサービスに対する需要が最も高いのはどの業界ですか。また、今後1年間にどのような変化が見込まれますか。
データラベリングの需要は、間違いなく自動運転車業界によって推進されています。システムをトレーニングするために、常に一元化された質の高いラベリング担当者を必要としてきましたが、それがなくなることはありません。しかし、本当に興味深いのは、LLMで見られる変化です。大規模な言語モデルを開発する企業が増えており、もはや一般的なデータだけでなく、特定のユースケースに合わせてモデルを微調整できる分野の専門家を求めています。
そのため、自動運転車が販売台数の面では引き続き優勢になる一方で、特殊なラベル表示の需要が高まると思います。そして、そのニーズを満たす唯一の方法は、そのレベルのニュアンスをもたらすことができる、検証済みの分散型の専門家ネットワークを利用することです。これは間違いなくエキサイティングな進化です。
2。需要の高いセクターにサービスを提供する際に、具体的にどのような課題を発見または発見していますか？また、それらの業界のニーズは販売戦略にどのような影響を与えていますか？
私たちが気づいている大きな変化の 1 つは、一般的な AI モデルの多くが、過去 10 年間に幅広く巨大なデータセットでトレーニングされたモデルなど、成熟期を迎えていることです。幅広いニーズに対応するには最適ですが、企業は今やより精度の高いものに傾き始めています。法律、医療、金融、その他の専門分野を問わず、業界固有のモデルへの転換が見られます。
営業の観点から見ると、AIについて大まかに話すことはもうできないということです。私たちはこれらのニッチ市場を深く掘り下げ、彼らが直面している特定の問題を理解する必要があります。私たちの市場開拓戦略は、カスタマイズされた販促資料の構築と、それらの特有の課題に直接対処するツールの開発をますます重視するようになっています。単にソリューションを売るだけではありません。私たちが本当に彼らの世界を理解し、変化をもたらすことができるということを示すことです。
3。最も大きな成長機会はどこだと思いますか？
高いスキルを持つ人材が、その分野の専門知識を備えたモデルを作成するためのモデルトレーニングに貢献しています。ChatGPTのようなツールが、パブリックドメインからかなり正確で有用なデータを抽出するアウトプットを生成できる段階まで来ています。(例:ビーフウェリントンの作り方のステップバイステップガイドをください); しかし、法律、医療、金融に関する問い合わせについて、高度な訓練を受けた弁護士、医師、金融の専門家と話すだけではデータを見つけることができないのに、LLMがさらに技術的な回答に対して非常に正確な回答を提供できるようになったらどうなるでしょうか。
4。業界、特に自動車やデータ収集などのセクターにおける主なトレンドにはどのようなものがありますか？こうした需要に応えるために、どのように対応していますか？
データ収集は、プロジェクト数の観点から見ると、Sapienでこれまで最も要望の多かったサービスでした。企業は、アクセントの異なる複数の言語、ビジネス会話、音楽、その他の形式のデータなど、高度な入力を理解できる AI モデルを構築しています。
こうした要求に応えるため、サピエンは技能評価テストを受けて検証を受け、その分野の知識をトレーニングモデルに取り入れる準備が整っている専門家のグローバルネットワークを構築しました。
5。データラベリングの需要が最も伸びているのはどの地域または市場で、その需要を牽引しているのはその分野のどの業界か?
アジア、特に中国でのラベリングとデータ収集の需要の大きさに驚きました。サピエンはアリババ、TAL、その他多くの企業と提携して、TTS、ASR、LLM の微調整などのプロジェクトを支援するためのグローバルな専門知識を結集してきました。
業界別に見ると、自動運転は依然として最大の業種ですが、ウェイクワーク収集、画像・音声クリップ収集などのプロジェクトへの要望も大きくなっています。
6。正確性が極めて重要な分野において、Sapien はデータラベリングのスピードに対するニーズと、高品質で正確なアノテーションの需要とのバランスをどのように取っているのでしょうか。
Sapienのソリューションの差別化要因の1つは、お客様向けにラベリングソフトウェアをカスタム設計していることです。カスタマイズの大部分は、タグ付けモジュールに自動化を追加し、QA ワークフローを設計することによるものです。
事前に構築されたモデルを統合してタグ付けを迅速に行い、カスタムのQAプロセスを設計して、お客様の要件に従ってデータをサンプリングおよびチェックできるようにすることができます。
7。現在の需要を満たす上で、自動化と AI はどのような役割を果たしているのでしょうか。また、データラベル作成プロセスにおける人間の専門知識に対する強いニーズは、どこにあるとお考えですか。Sapien は、この課題を現在と将来どのように両立させているのでしょうか。
モデルはより良く、より正確になるでしょうが、その分野の専門知識と膨大な量のインプットトレーニングがなければ実現しません。そのためには、供給側と需要側の両方の需要を満たすソリューションが必要です。
Sapienでは、世界中の企業の声に耳を傾け、その分野の専門知識に対する需要と支払い意欲が非常に高いと聞いています。供給側から見ると、これらの要求を満たす言語、法律、医療などの専門知識を伝えたいと考えている人々が世界中にいます。
Sapienは、Web2とWeb3の両方のソリューションで2つの世界を組み合わせるプラットフォームを提供しています。これにより、世界最大のAIエコシステムを構築できる可能性があります。
高品質で正確なデータラベリングの需要が高まる中、Sapienは、人間の専門知識と自動化を組み合わせた、カスタマイズされたデータラベリングとデータ収集サービスの提供に引き続き注力しています。ラベラーのグローバルネットワークとゲーミフィケーションプラットフォームにより、急速に変化する業界で優位に立つために、データの需要と供給を橋渡しするエコシステムの構築を先導しています。
