TypeSafeが4000万ドルでステルス解除、テキストを書かないモデルを投入

言語モデルの上に構築された本番システムには、例外なく同じ継ぎ目がある。モデルが文字列を返し、その後段にある何かがそれを解析して検証し、解析に失敗したときの対処まで決めなければならない。9月15日に公開されたTypeSafe AIの答えは、文字列そのものをなくすことだ。同社の最初のモデルJevは、事前に宣言したスキーマから選ばれた型付きの値を返し、それぞれに較正済みの確率が付く。

要点

• TypeSafeはDCVCが主導する約4000万ドルのシード資金を得てステルスを解除した。元OpenAIの研究者Diogo AlmeidaがErik Gafni、Sasha Shengとともに創業した。
• Jevの入力料金は100万トークンあたり0.042ドルで、出力トークンは無料。同社が示すエンドツーエンドの遅延は70〜500ミリ秒だ。
• クエリ実行前に出力スキーマが固定されるため、型エラーは稀なのではなく構造上起こり得ないと同社は説明する。

System Oneモデルとは何か

TypeSafeはこのカテゴリをSystem Oneと呼ぶ。人が読む文章ではなく、ソフトウェアが直接消費する高速な判断を出すために作られたモデルだ。そこへ至るために三つを変えた。異なるアーキテクチャ、並列サンプラー、そして同社が「較正済み判断のための強化学習(RLCD)」と名づけた学習手法である。

要点はRLHFとの対比にある。人間のフィードバックによる学習が評価者の好む応答を最適化し、検証可能な報酬による学習が検査器で確認できる出力を最適化するのに対し、RLCDは判断に付く確率が正直になるよう最適化する。AlmeidaはChatGPTの土台となったInstructGPTの共著者であり、この決別は意図的だ。

サンプリングの違いは目的関数と同じくらい重要だ。従来のモデルはトークンを1つずつ生成し、各トークンが直前のトークンに条件づけられる。Jevは構造化出力のすべてのフィールドを一度の並列パスで出力する。遅延とコストに関する主張はここから来ている。

数字と、その根拠

同社サイトに掲げられた193.6倍の速さ、444.6倍の安さという数字は、公開のリーダーボードではなく自前で設計した評価によるものだ。TypeSafeはワークフローをコードで固定し、すべてのモデルを同一の計算グラフに通したうえで、GPT-6 AstraとFable 5.1の平均から取った参照確率と照らして採点する。

もっとも、同社は留保も併せて公開している。4つのワークフローは自社のモデル能力チームが作成したものだ。フロンティアの競合を参照値に使えば結果はその競合側に偏るが、同社はそれによって自社の優位はむしろ小さく見積もられていると主張する。そして型エラー率ゼロは測定値ではなく、スキーマ一致によって保証された値だ。投稿自身が認めるとおり、反例が1つ出れば崩れる主張である。

どこに収まる想定か

売り込み先はチャットボットの置き換えではない。TypeSafeはJevを、普通のソフトウェアに散らばる曖昧な判断——分類、振り分け、スコアリング、抽出、分岐——に位置づける。手書きのロジックが壊れやすくなり、かといって大規模言語モデルの完全な呼び出しをホットパスに置くには遅すぎるか高すぎる、そんな場所だ。

ほかに挙げられている用途は、大規模データセットに対するmap-reduce処理、100ミリ秒の予算ではフロンティアモデルの呼び出しが成立しないリアルタイムのインターフェース、そして他モデルの出力を審査するジャッジやガードレールとしての利用だ。社内デモのひとつは毎秒10クエリを1時間あたり約7ドルで処理している。

この主張が今響く理由

モデルは予測不能すぎてその上に構築できない、という指摘は鋭さを増している。代替品を売る側だけの言い分ではない。安定したAPIのモデル名の裏で予告なく重みが差し替えられた件は、反対側から同じ点を突いた。自由なテキストを生成できないがゆえにハルシネーションも生成できないモデルは、その不満に対する無骨な回答だ。

ただし代償は本物である。説明文、コード、記述式の回答など、言語の生成を要する作業はそもそもJevの守備範囲外だ。TypeSafe自身、公開した評価を西海岸の自社ノートパソコンで実行したと認めている。Jevは現在ウェイトリスト制のアーリーアクセスにある。本当に見るべき数字は、GPU代を他人が払うようになってもこの価格が保つかどうかだ。

よくある質問

Jevはテキストの代わりに何を返しますか?

クエリの実行前に開発者が定義したスキーマから選ばれた型付きの値で、それぞれに較正済みの確率と信頼度スコアが付く。出力の候補が事前に固定されているため応答に解析や検証の工程は不要で、スキーマが許さないフィールドをモデルが返すこともない。

Jevの料金はいくらですか?

入力トークンは100万あたり0.042ドル、出力トークンは無料で、TypeSafeは課金するには安すぎると説明している。同社は価格が上がるより下がると見ているが、この料金が補助なしで成り立つことはまだ証明できないとも認めている。

Jevは一般提供されていますか?

いいえ。選ばれた開発者向けのアーリーアクセス段階で、typesafe.aiでウェイトリストを受け付けている。TypeSafeは速度とコストの主張の方法論を検証したい人向けに、完全なクエリや不一致例を含む4件のワークフロー評価を公開している。