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。

関連ワード (Hugging Face、オープンソース、自然言語処理、資金調達等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

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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COMMENTS


10360:
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。。。

10357:
2021-03-15 16:06

squadという自然言語処理のデータセットがあるのを今日知った

10356:
2021-03-15 14:49

今の自然言語処理技術が現実の問題を解決しにくいのは文書を単語レベルまで細分化しようとしてるからだという持論を持ってる 人間の理解は単語ではなく、フレーズまたは単語なんだから ということでその持論を証明できるかな?

10361:
2021-03-15 13:54

NLP2021のチュートリアル、持橋先生の「ガウス過程と自然言語処理」と鈴木先生の「深層学習の理論」を聴いていました きかいがくしゅうが何もわからない気持ちになったので精進します

10358:
2021-03-15 13:44

CQCの科学者チームは、の実現の可能性が明示されています。 日本語版は以下リンクよりお読みく…

10363:
2021-03-15 09:52

「初歩からの数学」「身近な統計」って入門科目ありつつ、ふつうに統計学の理論と人間向けの応用、プログラミングとデータベースやWebの仕組み、数理最適化やら自然言語処理みたいなAI系にも役立つ科目に加えて、マーケティングや経営情報学までカバーしてるのかなりアツい。

10359:
2021-03-15 08:00

「初歩からの数学」「身近な統計」って入門科目ありつつ、ふつうに統計学の理論と人間向けの応用、プログラミングとデータベースやWebの仕組み、数理最適化やら自然言語処理みたいなAI系にも役立つ科目に加えて、マーケティングや経営情報学までカバーしてるのかな…

10355:
2021-03-15 06:38

自然言語処理におけるパラメータ削減の戦略(24ページ~) 1)蒸留(学習済みモデルの出力を小規模モデルで再現) 2)モデル圧縮(学習済みモデル内の不要なパラメータを削除) 3)軽量なモデルの設計(最初から少数のパラメータで設計)

10364:
2021-03-15 04:39

Akkademia、コードが読みやすくて助かる。問題のサイズもちょうどよくて楔形文字で学ぶ自然言語処理って感じで楽しいわ

10362:
2021-03-15 03:46

ぐぅぐるさんところの高精度()な自然言語処理システムくんが、「おしり」コメントを見てコンテキストからえっちな「おしり」かえっちじゃない「おしり」かを識別してると思うと笑える

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