自然言語処理ライブラリをオープンソースで提供するHugging Faceが43.6億円調達
今回は「自然言語処理ライブラリをオープンソースで提供するHugging Faceが43.6億円調達」についてご紹介します。
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本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
Hugging FaceがシリーズBで4000万ドル(約43億6000万円)を調達した。Additionがラウンドをリードしている。同社は、オープンソースの自然言語処理(NLP)ライブラリを開発してきた。GitHubにそのTransformersライブラリはあり、4万2000のスターと1万のフォークがある。
米国時間3月11日に行われた投資にはLux CapitalやA.Capital、Betaworksなど、これまでの投資家も参加。さらにDev Ittycheria(デヴ・イッティケリア)氏、Olivier Pomel(オリヴィエ・ポメル)氏、Alex Wang(アレキサンダー・ワン)氏、Aghi Marietti(アギ・マリエッティ)氏、Florian Douetteau(フロリアン・ドゥエトー)氏、Richard Socher(リチャード・ソーチャー)氏、Paul St. John(ポール・セント・ジョン)氏、Kevin Durant(ケビン・デュラント)氏そしてRich Kleiman(リッチ・クレイマン)氏らも参加した。
TransformersではBERT、GPT、XLNet、T5、DistilBERTなどの、よく使われているNLPのモデルを利用でき、これらのモデルを使ってテキストを、テキストの分類、質問への自動回答、テキストの生成などの処理といったいろいろなやり方で操作できる。
NLPのユースケースは極めて多い。現在多いのは、チャットボットのサポートだ。たとえばチャレンジャーバンクのMonzoは、Hugging Faceを楽屋裏で使って顧客からの質問に答えている。Hugging Faceを使っている企業はおよそ5000社あり、用途はさまざまだ。Microsoftは同社の検索エンジンBingに使っている。
ビジネスモデルとしては、同社は最近、優先順つきのサポートを立ち上げ、プライベートなモデルを管理したり、推論APIを提供したりしている。BloombergやTypeformも顧客となっている。
同社は今回新たに得た資金で、ニューヨークとパリの従業員数を3倍にする。その中にはリモートで仕事をする従業員もいる。同社が以下のように、銀行口座の詳細の一部を共有していることは少々興味深い。
Hugging Faceは、2021年1月と2月のキャッシュフローがポジティブだった。同社は1年あまり前に1500万ドル(約16億3000万円)のラウンドを実施したが、そのとき得た資金の90%は現在も同社の銀行口座にある。それ以降、同社の評価額は5倍になった。実際に調達の必要がないときは、そのことが交渉で好条件になるため、意外なことでもない。
同社はNLPデベロッパーの活気に満ちたコミュニティの世話をしているため、正しい路線上にあるといえる。モデルとデータセットを閲覧でき、デベロッパーはそれらを利用したり寄与貢献したりして、Hugging FaceはNLP愛好家の要となる。
画像クレジット:Hugging Face
【原文】
Hugging Face has raised a $40 million Series B funding round — Addition is leading the round. The company has been building an open source library for natural language processing (NLP) technologies. You can find the Transformers library on GitHub — it has 42,000 stars and 10,000 forks.
Existing investors Lux Capital, A.Capital and Betaworks also participated in today’s funding round. Other investors include Dev Ittycheria, Olivier Pomel, Alex Wang, Aghi Marietti, Florian Douetteau, Richard Socher, Paul St. John, Kevin Durant and Rich Kleiman.
With Transformers, you can leverage popular NLP models, such as BERT, GPT, XLNet, T5 or DistilBERT and use those models to manipulate text in one way or another. For instance, you can classify text, extract information, automatically answer questions, summarize text, generate text, etc.
There are many different use cases for NLP. A popular one has been support chatbot. For instance, challenger bank Monzo has been using Hugging Face behind the scenes to answer questions from its customers. Overall, around 5,000 companies are using Hugging Face in one way or another, including Microsoft with its search engine Bing.
When it comes to business model, the startup has recently launched a way to get prioritized support, manage private models and host the inference API for you. Clients include Bloomberg and Typeform.
With the new funding round, the company plans to triple its headcount in New York and Paris — there will be remote positions too. Interestingly, the company is also sharing some details about its bank account.
Hugging Face has been cash-flow positive in January and February 2021. The company raised a $15 million round a little over a year ago — 90% of the previous round is still available on the bank account. And the company’s valuation saw a fivefold increase. This shouldn’t come as a surprise as you can negotiate better terms if you don’t actually need to raise.
And it looks like Hugging Face is on the right path as the company is hosting a vibrant community of NLP developers. You can browse models and datasets, take advantage of them and contribute as Hugging Face is becoming the central brick of NLP enthusiasts.
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(文:Romain Dillet、翻訳:Hiroshi Iwatani)
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2021-03-15 16:16自然言語処理ではないですが、画像処理なら今やってるので、多少力になれるかもしれません。。。