AI をスケールする
Scale AI は、最新の AI モデルを強化する高品質のラベル付きデータと厳選されたデータを提供する企業です。
概要
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.
ディープダイブ
Alexandr Wang (当時 19 歳) と Lucy Guo によって 2016 年に設立された Scale AI は、自動運転車用の画像にラベルを付けることから始まり、歩行者、車、車線の周囲にボックスを描きました。世界中の人材とソフトウェア ツールおよび機械支援のラベル付けを組み合わせて、画像、ビデオ、テキスト、LIDAR、センサー データに注釈を付けます。生成 AI が爆発的に普及するにつれて、Scale は LLM データ、つまり人間の好みのラベル付け、人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF)、レッドチーム化、専門家の評価に大きく方向転換しました。 Scale Data Engine や Outlier や Remotasks などのプラットフォームを通じて、世界中のヒューマン アノテーターを調達しています。顧客には、自動車メーカー、大手 AI 研究所、および Scale AI 公共部門および防衛業務を通じた米国政府が含まれています。
技術的な洞察
Scale の価値は、生の乱雑なデータをクリーンなトレーニング信号に変えることです。そのパイプラインは、ヒューマン アノテーターとデータに事前にラベルを付ける ML モデル、さらにエラーを検出して修正する品質管理レイヤーをブレンドします。 LLM にとって、これは、プロンプトの生成、理想的な応答の作成、RLHF のモデル出力のランク付け、レッドチームによるモデルのストレス テストを意味します。専門的なデータ (大学院レベルの数学、コード、多言語推論) には、多くの場合、専門のラベル作成者が必要です。そのため、人間が生成した高品質のデータが希少で貴重な入力となっています。
戦略的影響
ベンダー戦略
ベンダーのロードマップは、チームが次に構築できる機能に影響を与えます。
費用と予算
商業条件と導入オプションは、長期的なコストとリスクに影響します。
リスクと安全性
企業のインセンティブは、製品のデフォルト、安全姿勢、オープン性を形成します。
スケール AI の未来
フロンティア モデルでは簡単にスクレイピングできる Web テキストが使い果たされるため、需要は専門家のフロンティア グレードの人体データと厳密な評価、つまり Scale のスイート スポットへと移行しています。一部の大手研究所が社内にデータチームを構築したり、合成データへの依存を高めたりする中で、モデルの評価、安全性テスト、エージェントのベンチマーク、政府との契約の増加が予想されますが、緊張も伴います。 Scale は、サービスとしての評価および防衛アプリケーションにも進出しています。その長期的な賭けは、信頼できる AI には常に慎重に測定された人間に基づいたデータと独立した評価が必要であるということです。
現実世界の実装
自動運転車会社は、ライダーとカメラのデータにラベルを付け、知覚モデル用に車と歩行者の輪郭を描くためにスケール社に支払いを行っています。
フロンティア AI ラボでは Scale for RLHF を使用し、人間の評価者がチャットボットの応答をランク付けしてモデルを調整しています。
政府機関は、安全性と信頼性を確保するために AI システムの評価とレッドチームを行うために Scale と契約しています。
モデル開発者は、推論を改善するために大学院レベルの数学とコーディングのサンプルを作成するために Scale の専門家を雇います。
リスクとガードレール
実際の制作ワークフローでは、発売の発表が安定性を上回る可能性があります。
API の価格設定やポリシーの変更により、一夜にして想定が崩れる可能性があります。
単一ベンダーへの依存により、ロックインと移行のコストが増加します。
実装ロードマップ
独自のタスクとデータセットを使用してプロバイダーを評価します。
統合する前に、プライバシー、セキュリティ、法的条件を確認してください。
モデルやベンダー全体でフォールバック計画を維持します。
ロードマップの変更がチームを驚かせないように、リリース ノートを監視します。
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よくある質問
What is Scale AI?
Scale AI は、最新の AI モデルを強化する高品質のラベル付きデータと厳選されたデータを提供する企業です。これが重要なのは、たとえ最高のアルゴリズムであっても、そこから学習するデータの良し悪しが決まるためであり、Scale はそのデータを産業規模で生成することでビジネスを構築しました。
Scale AI は主に AI 開発者にとってどのような中心的な問題を解決しますか?
Scale AI のビジネスは、モデルの良さはデータの良さによって決まるため、高品質のラベル付きデータと厳選されたデータを生成しています。
Scale AI は開始当初、どのようなデータのラベル付けに重点を置いていましたか?
スケールは、ボクシングの歩行者や自動車などの自動運転車の画像とセンサー データにラベルを付けることから始まりました。
Scale が LLM に提供するサービスである RLHF は何を表していますか?
RLHF は人間のフィードバックからの強化学習であり、人間が出力をランク付けしてモデルを調整します。
専門家が人間によって生成したデータの価値がますます高まっているのはなぜですか?
簡単な Web データが枯渇する中、フロンティア モデルには、Scale の専門分野である専門家による高品質の人間データが必要です。
Scale はどのプラットフォームを通じてグローバルなヒューマン アノテーターを調達していますか?
Scale は、Outlier や Remotasks などのプラットフォームを使用して、世界中でヒューマン アノテーターを採用および管理しています。