Spiral.AI（スパイラル・エーアイ）株式会社は、2023年03月創業の生成系AIの事業を展開するスタートアップです。 『人類の技術進歩を加速させる』をミッションに、日本では数少ない生成系AI/LLM技術専業で、企業と個人の両面からサービスの企画・開発・提供を行っております。 【事業内容】 ■AIキャラクター事業 “楽しいコミュニケーションを実現するAIキャラクタープラットフォーム” AIキャラクター事業では、会話の「楽しさ」「ワクワク感」に焦点を当て、キャラクター性や個性を持ったAIと対話をできるサービス、および、プラットフォームの設計を進めております。まずはエンターテイメント領域から取り組みを進めつつ、将来的には教育や介護、チームマネジメントなど、言葉の力が価値を持つ幅広い領域に展開していきます。 ■AIソリューション事業 ・ノーコードでカスタムChatGPT作成可能｜高性能AIコミュニケーションプラットフォーム ・音声認識と質問内容の抽出を行い、関連するQA項目を自動で提案するオペレーター支援ツール などを展開しています。 ■LLM R&D事業 独自開発のLLMにより、オリジナルのChatGPTに存在する各種制約を完全に取り払った高度な言語モデル活用を可能にします。特定産業に専門性を持たせた独自の学習を行うことにより、エンターテイメントから社内情報整理まで、幅広い領域で活用可能です。

【世界の技術進化を10年加速する】 巨大言語モデル(LLM)は、世界中に大きな変化を巻き起こしています。ユーザーの意図を汲み取り、適切に対話する能力はもはや人間さながら。すでに多くのアプリケーションに組み込まれており、その広がりはさらに加速していくはずです。 多くの情報を横断的に調べる検索能力や、プログラムを生成する能力などをうまく活用すれば、人間の能力を拡張するパートナーとしても活躍することでしょう。 私達は、映画「アイアンマン」に登場するAI “JARVIS” や”ドラえもん”のような存在である「TwinLLM」を生み出すことを目指しています。一人ひとりが自分の趣味嗜好をコピーした分身を持ち、生活上のあらゆる行動を安心感を持って委ねられる未来を実現していきます。 LLMはそこに至るまでの非常に強力なコア技術ですが、さらなる改良も必要です。 知識を教え込み、それに基づいて責任ある回答ができるようにならなくてはなりません。文章で出力するだけでなく、具体的に機器やアプリを操作したりできるよう、アクションを伴う必要もあります。音声や映像の入出力を通して、ユーザーとスムーズにコミュニケーションできるようになるべきですし、ユーザーの思考パターンを理解して意図を察する必要もあります。 Spiral.AIはLLMを事業の中心に据え、ユーザーに寄り添う人間主体のサービス提供をしていきます。あらゆる側面で技術を研ぎ澄まし、人間の技術進化を支えるLLMの構築と社会実装を進めていきます。

【巨大言語モデルの力で、一緒に世界を変えていきませんか？】 現在の巨大言語モデルの完成度の高さを目の当たりにして、もう勝負が決してしまったように感じるかもしれません。もしくは、GAFAMが莫大な資本力で競い合っている勝負であって、スタートアップの戦う余地など無いように思えるかもしれません。 しかし、それは大きな間違いです。 SFの世界では、人間の役に立たず電源を切られるAIがいる一方で、人間の優秀なパートナーになる高度なAIがいます。人間の世界でも、話していて充実した時間を過ごせる人と、そうでない人が存在します。このようなグラデーションの中で、ここから先の言語モデルはいかにユーザーにとって信頼できるパートナーを作り上げていくかという勝負になっていきます。 我々が目指すのは、映画「アイアンマン」に登場するAI “JARVIS”のように賢く、「ドラえもん」のように人間に寄り添ったパートナーです。 戦いはまだ始まったばかり。 Spiral.AIで、一緒に大きな渦を巻き起こしていきませんか？

＜募集背景＞ 当社では、LLMを用いたサービスを複数立ち上げています。そのうち、LLM事業では、独自のLLMを開発することにより、LLMを中核に据えた「LLMネイティブな事業開発」を支援していきます。 ChatGPTは、RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) により、Truthfulness, Helpfulness, Harmelssという観点で、元々のLLMを矯正しています。その結果として、人間にとって役に立つ会話が実現されている一方、様々な制約が発生しています。例えば、割と説明口調で、小気味の良い会話体験にはなっていない点などは、使ってみるとすぐに気づくポイントではないかと思います。 LLM事業では、独自モデルを開発することにより、これらの制約を取り払ったLLMを構築します。独自の収集データや最近の研究成果を組み合わせることにより、より小さなパラメータ規模で高度な能力を持つモデルの開発を進めています。 2023年4月現在、まずは7B級LLMの開発を手掛けており、特定ドメインでの会話ができるようになっています。今後、これを更に高度化し、大きなモデルの開発を進めていく予定です。また、RLHFを独自に行うことにより、おもてなし力やエンターテイメント性の高いLLMへと成長させていく計画です。 一見するとBig Techの戦いに見えるLLM競争ですが、会話体験というのはそうそう一色に染まるものではありません。ラーメンのお店が次から次へと新機軸を打ち出していくように、LLMも楽しい会話体験を求めて進化していくはずです。この楽しい競争に、一緒に参加していただける方を募集しています。 ＜業務内容＞ ・学習データの収集・作成・クレンジング ・上記を行うためのアプリケーション開発 ・学習の実施・モニタリング ・精度評価手法の検討・実装 ・学習記録の整理・可視化 ・プロジェクト全体の進捗管理 ・計算資源のメンテナンス ・最新研究の調査・社内共有 ・対外発表・記事の掲載 ・採用 ＜実際の働き方＞ 直近では、LLMの性能改善サイクルを回すための仕組みづくりを行います。複数のドメインの評価データを整え、精度評価基準を整備して、定点観測できる体制を整えます。 並行して、現在開発している7Bモデルの学習データの追加、および、各種ハイパーパラメーターの調整を通して、精度改善を進めていきます。 RLHFを行うためのアプリケーション開発についても、企画をしていきます。 週に2回の全体タッチポイントの中で精度の定点観測結果を見ながら、次の開発方針を決めて進めていきます。それ以外の時間はSlack越しに会話しながら、チーム全体で相談しながら進めていきます。 ＜開発環境＞ 〇機械学習 - Python - PyTorch - HuggingFace系ライブラリ - Weights&Biases, etc. 〇その他 - NVidia A100 GPUサーバー - AWS - Docker - Poetry 【必須（MUST）】 ・自ら実験計画を立てることができる。仮説を持ち、それを検証するための方法を考え、実験することができる。 ・実験結果をログとして記録し、複数を比較して考察することができる。それをチームにレポートして、認識を揃えることができる。 ・BERTなどの言語モデルを学習させた経験がある。学習・推論させるだけなく、定量的な評価を行うことができる。 【歓迎（WANT）】 ・機械学習分野における修士・博士の学位 ・機械学習分野における国際会議での発表 ・OSSや技術コミュニティへの貢献の実績 ・強化学習やRLHFを利用した経験 ・LoRA, Int8, adafactorなどを用いた省メモリ環境でLLMを学習させた経験 ・データ収集を立案・実行した経験。そのためのアプリケーションを開発した経験 ・GPUサーバーのメンテナンス経験