Skálázási MI
A Scale AI egy olyan vállalat, amely kiváló minőségű, címkézett és válogatott adatokat szállít, amelyek a modern AI-modelleket működtetik.
Áttekintés
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.
Mély merülés
Az Alexandr Wang (akkor 19 éves) és Lucy Guo által 2016-ban alapított Scale AI az önvezető autók képeinek felcímkézésével indult – dobozokat rajzolva a gyalogosok, autók és sávvonalak köré. A globális emberi munkaerőt szoftveres eszközökkel és gépi címkézéssel ötvözi a képek, videók, szövegek, lidar és érzékelőadatok megjegyzéseihez. Ahogy a generatív mesterséges intelligencia robbanásszerűen megnőtt, a Scale erőteljesen az LLM-adatok felé fordult: az emberi preferenciák címkézése, az emberi visszajelzésekből való tanulás megerősítése (RLHF), a red-teaming és a szakértői értékelés. A Scale Data Engine-en és az olyan platformokon, mint az Outlier és a Remotasks, emberi annotátorokat szerez világszerte. Az ügyfelek között szerepelnek autógyártók, vezető mesterséges intelligencia-laboratóriumok, valamint az Egyesült Államok kormánya a Scale AI közszektorbeli és védelmi munkája révén.
Technikai betekintés
A skála értéke a nyers, rendetlen adatokat tiszta edzésjellé alakítja. A csővezeték az emberi annotátorokat ötvözi az adatokat előzetesen címkéző ML-modellekkel, valamint a hibákat észlelő és kijavító minőség-ellenőrző rétegekkel. Az LLM-ek számára ez azt jelenti, hogy promptokat generálnak, ideális válaszokat írnak, modellkimeneteket rangsorolnak az RLHF számára, és tesztelik a modelleket red-teaming segítségével. A speciális adatokhoz – a diplomás szintű matematikához, a kódhoz, a többnyelvű érveléshez – gyakran szakértői címkézőkre van szükség, ezért a jó minőségű, ember által generált adatok ritka, értékes inputtá váltak.
Stratégiai hatás
Szállítói stratégia
A szállítói ütemterv befolyásolja, hogy csapata milyen funkciókat építhet fel legközelebb.
Költség és költségvetés
A kereskedelmi feltételek és a telepítési lehetőségek befolyásolják a hosszú távú költségeket és kockázatokat.
Kockázat és biztonság
A vállalati ösztönzők alakítják a termék alapértelmezett beállításait, a biztonsági testtartást és a nyitottságot.
A Scale AI jövője
Ahogy a határmodellek kimerítik a könnyen lekapart webszöveget, a kereslet a szakértői, határvonalú emberi adatok és a szigorú értékelés irányába tolódik el – ez a Scale édes pontja. A modellértékelés, a biztonsági tesztelés, az ügynök-benchmarking és a kormányzati szerződések növekedésére számíthat, valamint feszültségekre, amikor egyes nagy laboratóriumok házon belüli adatcsoportokat építenek, vagy inkább szintetikus adatokra támaszkodnak. A Scale az értékelési szolgáltatásként és a védelmi alkalmazásokba is benyomul. Hosszú távú tétje: a megbízható mesterséges intelligencia számára mindig gondosan mért, ember által megalapozott adatokra és független értékelésre lesz szüksége.
Valós megvalósítás
Egy autonóm járműveket gyártó cég fizet a Scale-nak a lidar- és kameraadatok címkézéséért, felvázolva az autókat és a gyalogosokat az észlelési modellekért.
Egy határ menti mesterséges intelligencialabor a Scale for RLHF-t használja, és az emberi értékelők rangsorolják a chatbot válaszait a modell összehangolásához.
Egy kormányzati ügynökség szerződést köt a Scale-val egy mesterséges intelligencia-rendszer biztonság és megbízhatóság érdekében történő értékelésére és összeállítására.
A modellfejlesztő skála-szakértőket bérel fel, hogy diplomás szintű matematikai és kódolási példákat írjanak az érvelés javítása érdekében.
Kockázatok és védőkorlátok
Az indítási bejelentések meghaladhatják a valódi termelési munkafolyamatok stabilitását.
Az API-árazás vagy az irányelvváltások egyik napról a másikra megdönthetik a feltételezéseket.
Az egyszállítótól való függőség növeli a bezárási és migrációs költségeket.
Végrehajtási ütemterv
Értékelje a szolgáltatókat saját feladatai és adatkészletei segítségével.
Az integráció előtt tekintse át az adatvédelmi, biztonsági és jogi feltételeket.
Tartsa fenn a tartalék tervet a modellek vagy szállítók között.
Figyelje a kiadási megjegyzéseket, hogy az ütemterv változásai ne lepjék meg a csapatokat.
Folytassa a felfedezést
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Scale AI quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Következő útmutató
Suno
Gyakran ismételt kérdések
What is Scale AI?
A Scale AI egy olyan vállalat, amely kiváló minőségű, címkézett és válogatott adatokat szállít, amelyek a modern AI-modelleket működtetik. Ez azért fontos, mert még a legjobb algoritmusok is csak annyira jók, amennyire az adatok tanulnak, és a Scale üzletet épített ki abból, hogy ezeket az adatokat ipari méretekben állítja elő.
Milyen alapvető problémát old meg a Scale AI elsősorban az AI-fejlesztők számára?
A Scale AI üzletága kiváló minőségű címkézett és válogatott adatokat állít elő, mivel a modellek csak annyira jók, amennyire azok adatai.
Milyen adatokra összpontosított a Scale AI a címkézésre az első induláskor?
A méretezés azzal kezdődött, hogy felcímkézte a képeket és az érzékelőadatokat az autonóm járművekhez, például a bokszoló gyalogosokhoz és autókhoz.
Mit jelent az RLHF, az LLM-ek számára nyújtott szolgáltatási skála?
Az RLHF az emberi visszajelzésekből történő megerősítő tanulás, ahol az emberek rangsorolják a kimeneteket a modell összehangolása érdekében.
Miért váltak egyre értékesebbé a szakértők által generált adatok?
Ahogy az egyszerű webes adatok kimerülnek, a határmodellekhez szakértő, jó minőségű emberi adatokra van szükség – a Scale különlegessége.
Mely platformokon keresztül szerzi be a Scale globális emberi annotátorait?
A Scale olyan platformokat használ, mint az Outlier és a Remotasks az emberi annotátorok toborzására és kezelésére világszerte.