Faire évoluer l’IA
Scale AI est une entreprise qui fournit des données étiquetées et organisées de haute qualité qui alimentent les modèles d'IA modernes.
Aperçu
It matters because even the best algorithms are only as good as the data they learn from, and Scale built a business out of producing that data at industrial scale.
Plongée profonde
Fondée en 2016 par Alexandr Wang (alors âgé de 19 ans) et Lucy Guo, Scale AI a commencé par étiqueter des images pour les voitures autonomes en dessinant des cadres autour des piétons, des voitures et des lignes de voie. Il combine une main-d'œuvre humaine mondiale avec des outils logiciels et un étiquetage assisté par machine pour annoter les images, les vidéos, le texte, le lidar et les données de capteurs. Alors que l'IA générative explosait, Scale s'est fortement orientée vers les données LLM : étiquetage des préférences humaines, apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains (RLHF), équipe rouge et évaluation par des experts. Grâce à son Scale Data Engine et à des plateformes comme Outlier et Remotasks, il recherche des annotateurs humains dans le monde entier. Parmi ses clients figurent des constructeurs automobiles, des laboratoires d'IA de premier plan et le gouvernement américain via ses travaux dans le secteur public et la défense Scale AI.
Aperçu technique
La valeur de Scale est de transformer des données brutes et désordonnées en un signal d'entraînement propre. Son pipeline associe des annotateurs humains à des modèles ML qui pré-étiquetent les données, ainsi qu'à des couches de contrôle qualité qui détectent et corrigent les erreurs. Pour les LLM, cela signifie générer des invites, rédiger des réponses idéales, classer les sorties du modèle pour RLHF et tester les modèles via une équipe rouge. Les données spécialisées (mathématiques de niveau universitaire, code, raisonnement multilingue) nécessitent souvent des étiqueteurs experts, c'est pourquoi les données générées par l'homme de haute qualité sont devenues un apport rare et précieux.
Impact stratégique
Stratégie du fournisseur
Les feuilles de route des fournisseurs influencent les fonctionnalités que votre équipe peut ensuite créer.
Coût et budget
Les conditions commerciales et les options de déploiement affectent les coûts et les risques à long terme.
Risques et sécurité
Les incitations des entreprises façonnent les défauts des produits, la posture de sécurité et l’ouverture.
L’avenir de l’IA à grande échelle
À mesure que les modèles de pointe épuisent les textes Web facilement récupérables, la demande se déplace vers des données humaines expertes et de pointe et une évaluation rigoureuse – le point idéal de Scale. Attendez-vous à une croissance de l’évaluation des modèles, des tests de sécurité, de l’analyse comparative des agents et des contrats gouvernementaux, ainsi qu’à des tensions alors que certains grands laboratoires constituent des équipes de données internes ou s’appuient davantage sur des données synthétiques. Scale s’étend également aux applications d’évaluation en tant que service et de défense. Son pari à long terme : qu’une IA digne de confiance aura toujours besoin de données soigneusement mesurées, fondées sur des données humaines et d’une évaluation indépendante.
Mise en œuvre dans le monde réel
Une entreprise de véhicules autonomes paie Scale pour étiqueter les données lidar et caméra, décrivant les voitures et les piétons pour les modèles de perception.
Un laboratoire d'IA frontalier utilise Scale pour RLHF, demandant aux évaluateurs humains de classer les réponses des chatbots pour aligner le modèle.
Une agence gouvernementale engage Scale pour évaluer et préparer un système d'IA en matière de sécurité et de fiabilité.
Un développeur de modèles engage des experts Scale pour rédiger des exemples de mathématiques et de codage de niveau supérieur afin d'améliorer le raisonnement.
Risques et garde-fous
Les annonces de lancement peuvent dépasser la stabilité des flux de production réels.
La tarification des API ou les changements de politique peuvent briser les hypothèses du jour au lendemain.
La dépendance à un seul fournisseur augmente les coûts de verrouillage et de migration.
Feuille de route de mise en œuvre
Évaluez les fournisseurs à l’aide de vos propres tâches et ensembles de données.
Vérifiez les conditions de confidentialité, de sécurité et juridiques avant l’intégration.
Maintenez un plan de secours entre les modèles ou les fournisseurs.
Surveillez les notes de version afin que les modifications de la feuille de route ne surprennent pas les équipes.
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Questions fréquemment posées
What is Scale AI?
Scale AI est une entreprise qui fournit des données étiquetées et organisées de haute qualité qui alimentent les modèles d'IA modernes. C’est important, car même les meilleurs algorithmes ne sont aussi bons que les données dont ils tirent leurs enseignements, et Scale a bâti une entreprise en produisant ces données à l’échelle industrielle.
Quel problème principal Scale AI résout-il principalement pour les développeurs d’IA ?
L'activité de Scale AI consiste à produire des données étiquetées et organisées de haute qualité, car les modèles sont aussi bons que leurs données.
Sur quel type de données Scale AI s’est-il concentré sur l’étiquetage à ses débuts ?
Scale a commencé par étiqueter les images et les données des capteurs pour les véhicules autonomes, comme les piétons et les voitures en boxe.
Que signifie RLHF, un service Scale fourni pour les LLM ?
RLHF est un apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine, où les humains classent les résultats pour aligner un modèle.
Pourquoi les données d’experts générées par l’homme sont-elles devenues de plus en plus précieuses ?
Alors que les données Web simples s’épuisent, les modèles pionniers ont besoin de données humaines expertes et de haute qualité – la spécialité de Scale.
Par quelles plateformes Scale s'approvisionne-t-il en annotateurs humains mondiaux ?
Scale utilise des plateformes telles que Outlier et Remotasks pour recruter et gérer des annotateurs humains dans le monde entier.