Преглед
Scale AI е компания, която доставя висококачествени етикетирани и курирани данни, които захранват съвременните AI модели. Има значение, защото дори най-добрите алгоритми са толкова добри, колкото и данните, от които се учат, а Scale изгради бизнес от производството на тези данни в индустриален мащаб.
Мащабът AI се разбира най-добре в контекста на стратегия, достъп до модели, решения за платформа и партньорства в екосистемите.
Дълбоко гмуркане
Основана през 2016 г. от Александър Уанг (тогава на 19 години) и Луси Гуо, Scale AI започна с етикетиране на изображения за самоуправляващи се автомобили – рисуване на кутии около пешеходци, автомобили и линии на платна. Той съчетава глобална човешка работна сила със софтуерни инструменти и машинно подпомагано етикетиране за анотиране на изображения, видео, текст, лидарни и сензорни данни. Тъй като генеративният AI избухна, Scale се насочи силно към данните за LLM: етикетиране на човешките предпочитания, обучение за подсилване от човешка обратна връзка (RLHF), групиране на червени екипи и експертна оценка. Чрез своя Scale Data Engine и платформи като Outlier и Remotasks, той осигурява човешки анотатори по целия свят. Сред клиентите са производители на автомобили, водещи лаборатории за изкуствен интелект и правителството на САЩ чрез дейността му Scale AI в публичния сектор и отбраната.
Техническа информация
Стойността на Scale е превръщането на необработени, разхвърляни данни в чист тренировъчен сигнал. Неговият тръбопровод съчетава човешки анотатори с ML модели, които предварително етикетират данни, плюс слоеве за контрол на качеството, които улавят и коригират грешки. За LLM това означава генериране на подкани, писане на идеални отговори, класиране на резултатите от модела за RLHF и модели за стрес-тестове чрез red-teaming. Специализираните данни – математика на висше ниво, код, многоезично разсъждение – често изискват експертни етикети, поради което висококачествените данни, генерирани от хора, се превърнаха в оскъден и ценен вход.
Овладяване на скалата AI
Scale AI е компания, която доставя висококачествени етикетирани и курирани данни, които захранват съвременните AI модели. Има значение, защото дори най-добрите алгоритми са толкова добри, колкото и данните, от които се учат, а Scale изгради бизнес от производството на тези данни в индустриален мащаб. Мащабът AI се разбира най-добре в контекста на стратегия, достъп до модели, решения за платформа и партньорства в екосистемите. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте Scale AI като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силните екипи, използващи Scale AI, оценяват стратегията на доставчика, надеждността на пътната карта и риска от блокиране, преди да се ангажират. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък. В същото време съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък.
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск.
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта.
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Внедряване в реалния свят
Компания за автономни превозни средства плаща на Scale, за да етикетира лидарни данни и данни от камери, очертавайки автомобили и пешеходци за модели на възприятие.
Една гранична лаборатория за изкуствен интелект използва Scale за RLHF, като човешките оценители класират отговорите на чатбота, за да приведат в съответствие модела.
Правителствена агенция сключва договор със Scale за оценка и екипиране на AI система за безопасност и надеждност.
Разработчик на модели наема експерти от Scale, за да напишат примери за математика и кодиране за висше образование, за да подобрят разсъжденията.
Модели на изпълнение
Мащабирайте AI на практика
Компания за автономни превозни средства плаща на Scale, за да етикетира лидарни данни и данни от камери, очертавайки автомобили и пешеходци за модели на възприятие.
Компания за автономни превозни средства плаща на Scale, за да етикетира данни от лидар и камера, очертавайки автомобили и пешеходци за модели на възприятие. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Мащабирайте AI на практика
Една гранична лаборатория за изкуствен интелект използва Scale за RLHF, като човешките оценители класират отговорите на чатбота, за да приведат в съответствие модела.
Гранична лаборатория за изкуствен интелект използва Scale за RLHF, като човешките оценители класират отговорите на чатботовете, за да приведат в съответствие модела. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато определят праговете за качество предварително, поддържат човешки път за ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Мащабирайте AI на практика
Правителствена агенция сключва договор със Scale за оценка и екипиране на AI система за безопасност и надеждност.
Правителствена агенция сключва договор със Scale за оценка и екипиране на AI система за безопасност и надеждност. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато предварително определят прагове за качество, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Мащабирайте AI на практика
Разработчик на модели наема експерти от Scale, за да напишат примери за математика и кодиране за висше образование, за да подобрят разсъжденията.
Разработчикът на модели наема експерти от Scale, за да напишат примери за математика и кодиране на висше ниво, за да подобрят разсъжденията. Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато дефинират праговете за качество предварително, поддържат път на човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Рискове и предпазни огради
Съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси.
Ценообразуването на API или промените в политиката могат да разбият предположенията за една нощ.
Зависимостта от един доставчик увеличава разходите за заключване и миграция.
Пътна карта за изпълнение
Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни.
Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.