一つ目は、新世代の多くの大規模モデルがRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)を使う点です。必要なのは「大量のラベル」ではなく「少なくて精度の高いデータ」です。言い換えると、AIを育てるには、その分野の少数精鋭のExpertが必要で、大勢の一般の人がデータ認識を手伝うのではなくなるということです
昨年上半期に投資したい理由は非常にシンプルでした - 23-24年にかけて多くのデータラベリングプロジェクトを検討しましたが、最終的には手を出しませんでした。基本的にすべてがGamefiの「ラベリング to Earn」シリーズで、コールドスタートは実際に非常に難しいからです。一方で、Saharaのデータラベリングは、Web2でも実際の顧客と実際の収入を持つ数少ないプロジェクトであり、顧客はMicrosoftやAmazonのような大手企業です。