Yコンビネーターが支援するPatternsは、データサイエンスの雑務を抽象化するプラットフォームを構築している。

ケン・ヴァン・ハーレン氏とクリス・スタンリー氏は、それぞれGoogleとSquareでデータサイエンティストとして働いていました。彼らは、データサイエンスの実際の作業よりもインフラ整備に費やす時間の方が長いことに不満を感じていました。同僚にアンケートを取ったところ、これがよくある問題であることがわかりました。ある調査によると、データサイエンティストは時間の半分以上をデータのクリーニングと整理に費やし、残りの大部分をデータセットの収集に費やしています。

こうした煩雑な作業を効率化することを目指し、ヴァン・ハーレン氏とスタンリー氏はAIモデルエンジニアリングを抽象化するプラットフォーム「Patterns」を立ち上げました。Yコンビネーターとエンジェル投資家のレニー・ラチツキー氏の支援を受けたPatternsは、最近250万ドルのプレシードラウンドを完了しました。

「Patternsは、AIの新たな世界に備え、AIがビジネスにもたらす変革を先取りし、製品や業務にコアとなるAI機能を組み込みたいと考えているあらゆる経営幹部のためのプラットフォームです」と、ヴァン・ハーレン氏はTechCrunchのメールインタビューで語った。「私たちは、企業がAIの驚異的な進歩に対応できるよう支援しています。AIの進歩には、新しいモデルやパラダイムへの迅速な適応が不可欠です。」

Patternsのプラットフォームでは、ユーザーはモジュール式コンポーネントのセットからAIを活用した統合、自動化、ワークフローを構築できます。Van Haren氏によると、このプラットフォームは基本的にワークフローロジックとインフラストラクチャをソフトウェアレイヤーで包み込んでいます。

まず、お客様はあらかじめ構築されたコネクタのライブラリを使用してアプリをPatternsに接続します。次に、PatternsのWebベースIDEでコードを使用してユースケースを構築し、最終製品をリリースします。オプションで、プラットフォームの分析およびデバッグツールを使用してパフォーマンスをモニタリングすることもできます。

では、Patternsを使って何が作れるのでしょうか？Van Haren氏は自身の実験例を挙げました。ChatGPTに似た大規模言語モデルを用いて、投資家、企業、資金調達ラウンドのCrunchBaseデータベース上に、自由形式の質問応答ボットを構築しました。別のデモでは、Van Haren氏はOpenAIのGPT-3言語モデルを650万件を超えるHacker Newsコメントのデータセットで微調整し、彼の言葉を借りれば「HNコミュニティの集合知を1つのボットに表現」しました。

「人々はAIに興奮しており、単なる遊び場の遊び以上のものを求めています」とヴァン・ハーレン氏は述べた。「Patternsは、AIを迅速かつ強力に開発し、実際の問題に適用するための方法を提供します。」