В прошлом году мы вложили средства в компанию Lengoo. Основанная в 2014 году компания Lengoo использует собственные прошлые переводческие данные своих корпоративных клиентов и подход с участием человека в цикле для обучения пользовательских многоязычных моделей на больших языках. В первом навыке «перевод» технология Lengoo постоянно превосходит модели крупных технологических гигантов по более чем 50 языкам, что позволяет экономить семизначные цифры в бюджетах профессиональных переводчиков.

Мы очень рады встретиться с соучредителем и генеральным директором Кристофером, чтобы пролить свет на Lengoo и поделиться своими советами с начинающими основателями.

Поделитесь историей о Lengoo, как он появился?

Я думаю, что здесь сыграло роль множество факторов. Предисловие к рассказу — я работал переводчиком, а потом менеджером по локализации в Accenture — так я попал в это переводческое пространство. Примерно в то же время я получил прекрасную возможность изучать науку о данных в США, что было чрезвычайно полезной возможностью, поскольку в то время они были намного дальше, чем мы в Германии. Одна из ключевых вещей, которую я оттуда вынес, заключалась в том, что языковые данные каким-то образом будут способствовать этой революции ИИ. В то время это не было популярным мнением, но я думаю, что теперь с Chat GPT все пришли к согласию с этим. В то время это была такая большая гипотеза, что еще в 2014 году единственные коммерчески значимые приложения в области машинного обучения были связаны с изображениями.

Наша идея всегда была очень простой: научить машину человеческому языку.

Мы учим детей сначала слушать родителей, а потом уже говорить. Затем мы отправляем их с этим набором навыков в школу, чтобы освоить всевозможные другие навыки, и мы хотели воспроизвести это в пространстве машинного обучения для корпоративного рынка.

Итак, нашей первой задачей было обучить машину корпоративному языку — в нашем случае для корпоративного сегмента, — а позже мы можем обучить машину всевозможным другим навыкам, чтобы воспроизвести то, чего могут достичь люди-переводчики.

Следующим большим вопросом был: «Хорошо, для этого нам нужны языковые данные — где их взять?». У меня был опыт работы в сфере языковых переводов, поэтому изначально мы начали с подхода к сбору языковых данных от клиентов через языковой сервис. Чтобы понять это, потребовалось довольно много времени, и мы все еще учимся каждый день, но теперь мы понимаем, как обслуживать предприятия с помощью профессиональных переводов.

В 2018 году мы начали исследования в области машинного перевода. Мы хотели начать с навыка, при котором мы могли бы сразу оценить качество этих машин, поэтому мы создали нашу технологию с помощью финансирования ЕС в течение двух лет. Затем, в 2020 году, мы привлекли нашего первого клиента с привлекательным ценностным предложением. Со всеми этими ИИ-приложениями вам нужно дать клиентам краткосрочную окупаемость инвестиций, поэтому мы сказали: смотрите, мы собираемся делать то же самое, что делает ваш нынешний провайдер, но мы можем сделать это с поддержкой машины, и мы можем сделать это в три раза быстрее за полцены. Это сработало хорошо. Вначале у нас было много клиентов малого и среднего бизнеса, и со временем мы перешли только на предприятия. В настоящее время мы обслуживаем около 40–50 корпоративных клиентов с таким же ценностным предложением.

Ко второй половине прошлого года мы начали понимать, что можем углубляться в другие навыки, помимо перевода, быстрее, чем мы изначально ожидали, стало ясно, что ажиотаж, который мы сейчас переживаем, не за горами. Что было интересно для нас, так это то, что каждая область машинного обучения, казалось, двигалась к архитектуре глубокой нейронной сети, называемой «моделями-трансформерами», которую мы использовали с самого начала для нашего машинного перевода. Таким образом, весь наш технологический стек, включая очистку данных, модели обучения, развертывание моделей и постоянную их доработку с учетом отзывов наших профессиональных лингвистов, был оптимизирован для этой технологии.

Поскольку почти во всех областях машинного обучения — от изображений, видео, аудио и текста — к моделям-трансформерам, мы поняли, обучаем ли мы уже наших клиентов этим специфическим для клиентов, большим языковым моделям для перевода — и они понимают, как компания любит выражать себя в определенном контексте и может производить гораздо лучшие переводы, чем любое другое решение — мы должны использовать это сейчас, чтобы расширить его на другие навыки, и это то, над чем мы сейчас работаем.

Мы также проводим наших клиентов через текущую шумиху, чтобы показать, какие варианты использования устойчиво приносят пользу корпоративным клиентам. Хотя создание изображения розового слона — это весело, за этим не всегда стоит большая ценность.

Большая интуиция и большая ставка в первые дни на то, что языковые данные будут стимулировать революцию в области ИИ, помогли сделать Lengoo тем, чем она является сегодня. Мы уже видели много признаков того, что нынешняя шумиха вокруг ИИ и больших языковых моделей — это своего рода «момент для iPhone», а не пустая шумиха, и мы очень рады быть в центре этого.

Какой самый трудный урок был усвоен до сих пор?

До сих пор было несколько трудных уроков, более ранние этапы требовали многого обучения и некоторого разворота, чтобы правильно реагировать на рынок. Одним из примеров является то, что когда мы только начинали, мы работали со студентами над созданием языковых данных. Нам нужны были специалисты, поэтому мы решили, что кандидат наук. Студенты, пишущие статьи по конкретным темам, были бы лучшими переводчиками, но мы упустили ключевой компонент, а именно то, что у студентов есть экзамены или семестровые каникулы в одно и то же время, во время которых они не соглашались на любую работу, которая не делала наших клиентов очень счастлив. Поэтому мы быстро перешли на профессиональных переводчиков, чтобы не допустить пробелов в обслуживании.

Еще одна вещь, которую мы сочли логичной, — создать систему подбора партнеров — у нас есть все эти эксперты с определенным лингвистическим и предметным опытом, и у нас есть проблема клиентов, которым нужен определенный перевод для определенного справочника, почему бы не позволить им выбирать, кто помогает ? Хотя это отлично подходит для рынка малого и среднего бизнеса, к тому времени, когда вы переходите на уровень предприятия, мы поняли, что выбор собственного переводчика для каждой работы — это дополнительная административная работа, которая не нужна предприятиям. Сейчас наш крупнейший клиент присылает нам около 400 заказов в день, такая модель маркетплейса не подходит.

Важно найти время, чтобы найти правильное решение одной проблемы.

Что стало самым большим сюрпризом?

До сих пор меня удивляет, что мы можем с уверенностью сказать, что у нас есть лучшее решение для машинного перевода. У нас небольшая команда, у нас 30 человек в отделе исследований и разработок, из которых 5–7 человек фактически занимаются исследованиями, и все же нам удалось создать лучшее решение, чем любая из крупных технологических компаний.

Если вы сосредоточитесь на очень маленькой проблеме и сосредоточите внимание на ней всех, можно превзойти крупных технологических гигантов, имея гораздо больше денег и более дорогих специалистов.

Какой совет вы могли бы дать другим растущим компаниям по поводу финансирования их бизнеса?

Прежде всего, вам нужно знать обо всех инструментах, которые вам доступны. Мы запустили Lengoo во время учебы, понятия не имели о сборе средств. Вначале мы присоединились к TechStars, и они смогли познакомить нас со сбором средств и показать нам, как работает динамика. Лично я нашел это очень полезным, но это заставило нас сосредоточиться на долевом финансировании. У нас был посевной раунд в 2016 году, и только в конце 2018 года мы получили наш первый государственный грант. Я не знал, сколько денег можно получить от всех этих общественных или государственных грантов. Я также никогда не слышал о венчурном долге, пока не начал работать с Atempo. Этот инструмент, похоже, не получил широкого обсуждения, особенно в Европе, и это позор, потому что для основателей он просто великолепен.

Если вы еще не полностью готовы поднять новый раунд, венчурный долг может помочь вам немного преодолеть до тех пор, пока вы не сможете увеличить свою оценку, готовую поднять следующий раунд. И с точки зрения разбавления, это одна из лучших вещей, которые могут сделать основатели.

Если вы считаете, что пытаетесь построить компанию на миллиард долларов, вам следует внимательно посмотреть на свой капитал и сделать все возможное, чтобы продлить взлетно-посадочную полосу. Я считаю, что это следует учитывать при каждом раунде финансирования, и мне жаль, что я не знал об этом раньше.

Какое самое большое достижение Lengoo на данный момент?

Мы не так молоды, мы начали в 2014 году и закончили учебу в 2016 году, поэтому мы работаем над Lengoo уже 7-8 лет, но тем не менее, мы обслуживаем некоторые из крупнейших компаний по всему миру с помощью наших технологий, и это действительно круто! Когда я только начинал, я не мог представить, что действительно крупные компании будут использовать наш языковой ИИ и купятся на наше видение.

Я думаю, что самым большим достижением является то, что, когда мы начинали, мы предвидели, что язык станет движущей силой революции ИИ. Что, если вы сосредоточитесь на одном навыке, таком как перевод, вы не будете ограничены в предложении других навыков поверх этих моделей.

Когда в 2016 году мы создали нашу первую презентацию для начального раунда, мы наметили план, чтобы показать, как мы начнем с перевода, автоматизируем его, а затем перейдем к другим навыкам, и план был нацелен на то, чтобы это произошло в 2023 году. в настоящее время рассматривают введение других навыков! Запуск ChatGPT стал феноменальной проверкой всего, над чем мы работали. Предвидеть, куда движется рынок машинного обучения, было большим достижением, и я должен отдать должное нашему техническому директору Ахмаду Тайе за это.

Какие-нибудь советы начинающим основателям?

Быть основателем не так романтично, как кажется, вы должны быть готовы к этому. Это ваша работа — иметь дело со всеми вещами, с которыми никто другой не хочет иметь дело — и это нормально. Мой со-управляющий директор говорит, что у меня есть такая способность, что независимо от того, что происходит накануне, на следующий день я полностью перезагружаюсь и готов сделать это снова, и я думаю, что этот менталитет важен, чтобы не сойти с ума в этой профессии.

Другое дело, что нельзя недооценивать влияние найма руководителей, как в хорошем, так и в плохом смысле. Наем человека, который не подходит для этой роли, может привести к потере годовой работы. И наоборот, если вы нанимаете действительно талантливых людей, это может подтянуть всю организацию с точки зрения зрелости и профессионализма.

Наконец, поскольку я сосредоточен на продукте,

Я думаю, что оставаться ориентированным на клиента является ключевым. Очень легко попасть в ловушку, особенно когда вы занимаетесь сбором средств, сосредоточившись на том, чего вы хотите достичь, а не на том, чего хочет достичь клиент.

Поэтому мы сделали обязательным, чтобы каждый сотрудник как минимум раз в месяц имел точку контакта с клиентом. Я думаю, что это очень важно, вы должны знать, кому вы служите, и каковы их проблемы. Вот как вы создаете отличный продукт.