教師あり微調整データセット
教師あり微調整向けに高品質なプロンプト・レスポンスのペアやChain-of-Thoughtのデモを作成し、強化学習の前段階でモデルがタスク行動を学べるよう支援します。
AfterQueryは、基盤モデル開発向けに学習データと評価環境を構築する応用研究ラボ。専門家の推論、ツール利用、業務フローをデータセット化し、モデル開発を支援します。
AfterQueryは、基盤モデル開発向けのデータソリューションのキュレーションに注力する応用研究ラボです。公開上の位置づけでは、専門家がどのように考えるかを捉え、その推論、判断、業務フローをモデルが学習できる学習データへ変換することに重点を置いています。
同社の提供範囲は、教師あり微調整データ、強化学習シグナル、エージェント環境、コンピュータ使用の軌跡、企業向けのカスタムデータセットに及びます。また、実際の業務環境でモデルがどこで失敗するかを研究することを軸に据えており、データセットや環境は一般的な出力ではなく、そうした失敗モードを前提に設計されています。
教師あり微調整向けに高品質なプロンプト・レスポンスのペアやChain-of-Thoughtのデモを作成し、強化学習の前段階でモデルがタスク行動を学べるよう支援します。
専門家が作成したルーブリックと自動検証器を組み合わせ、推論、コード生成、指示追従タスクの出力を評価します。
API、MCPサーバー、開発者ツールの上にカスタムRL環境を構築し、モデルがツール利用を練習し、ワークフローに近い環境でエラーから回復できるようにします。
ブラウザ環境とデスクトップ環境を人間のデモンストレーション軌跡と組み合わせ、複数ステップのソフトウェア作業でエージェントを学習させます。
企業向けにカスタムデータセットとコンサルティングを提供し、業界特化型AI業務やエンドツーエンドのエージェント展開も含みます。
専門業務分野、深いリサーチ、マルチモーダルタスク、コード生成、損失分析を対象に、特定のモデルの弱点を狙った学習カバレッジを提供します。
基盤モデルを構築するチームは、専門家のデモ、選好シグナル、検証器付き学習データを用いて、推論と指示追従を改善できます。
企業は、業界特化のモデルギャップや導入課題に対処するため、カスタムデータセットや業界特化型コンサルティングを依頼できます。
エージェントに取り組む製品チームは、API、MCP、ブラウザ、デスクトップ環境で、ツール利用、エラー回復、ワークフロー実行を学習・評価できます。
研究チームは、損失分析と、実務環境でモデルが破綻する箇所を狙った精選データセットを通じて、モデルの失敗モードを研究できます。
エンジニアリングチームは、コード生成データセットとデバッグトレースを用いて、本番志向のコーディング行動やアーキテクチャ推論を改善できます。
AfterQueryは、基盤モデル開発向けにデータソリューションを構築する応用研究ラボとして位置づけられています。公開資料では、専門家がどのように考えるかを捉え、その推論、判断、業務フローを、モデルが学習できる学習データへと変換することを重視しています。
サイトでは、教師あり微調整、ルーブリックおよび検証器ベースのRL、ツール呼び出し用のRL環境、コンピュータ使用・ブラウザ使用環境、RLHF、コード生成、マルチモーダル学習、そして企業向けのカスタムデータセット向けの製品が説明されています。
企業向けページでは、AfterQueryは組織と連携し、カスタムデータセット、業界特化型のAIコンサルティング、エンドツーエンドのエージェント展開、シミュレーションまたはRL環境に取り組むと説明されています。
公開サイトでは、pricing URLに有効な料金表は掲載されておらず、現在そのページはプラン詳細ではなく「not-found」メッセージを表示しています。