10のサンプルを242の言語に拡張、Adaption Labsはデータ層からAIの多言語対応の課題を解決します

ME News ニュース、4月15日（UTC+8）、動察 Beating の監視によると、AI データプラットフォーム Adaption Labs は新機能「Expand Your World」を発表しました。単一言語の最少10サンプルから、242の言語と地域変種をカバーする最大2,420の高品質トレーニングサンプルを生成でき、追加のアノテーションやデータパイプラインは不要です。この機能はすべての Adaptive Data ユーザーに公開されています。 多言語カバレッジは AI トレーニングデータの主要な短所の一つです。多くのデータセットは少数の高リソース言語に集中しており、モデルの少数言語や地域方言の処理能力は著しく弱く、後の微調整では完全に補えません。Adaption Labs の考え方は、言語カバレッジをデータ層に前倒しし、トレーニングデータ生成段階で分布の偏りを解決することです。 Adaption Labs は、前 Cohere 研究副総裁 Sara Hooker と前 Google AI インフラエンジニア Sudip Roy によって共同設立され、今年2月に Emergence Capital からリードされた5000万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、評価額は10億ドルです。同社のコアな投資は、効率的な適応システムを用いて暴力的な拡張に代わることにあり、モデルが継続的に学習・進化できるようにしています。（出典：BlockBeats）