Шкала ШІ
Scale AI — це компанія, яка постачає високоякісні мічені та підібрані дані, які використовуються в сучасних моделях штучного інтелекту.
Огляд
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.
Глибоке занурення
Заснована в 2016 році Олександром Вангом (тоді 19 років) і Люсі Гуо, компанія Scale AI почала з маркування зображень для безпілотних автомобілів — малювання рамок навколо пішоходів, автомобілів і смуг. Він поєднує в собі глобальну робочу силу з програмним інструментарієм і машинним маркуванням для анотування зображень, відео, тексту, лідарів і даних датчиків. Коли генеративний штучний інтелект вибухнув, Scale значною мірою звернувся до даних LLM: маркування людських уподобань, підкріплення навчання на основі зворотного зв’язку людини (RLHF), червоне об’єднання та експертне оцінювання. Завдяки механізму масштабування даних і таким платформам, як Outlier і Remotasks, компанія залучає людей-анотаторів по всьому світу. Клієнтами були автовиробники, провідні лабораторії штучного інтелекту та уряд США через його роботу Scale AI у державному секторі та обороні.
Технічне розуміння
Цінність Scale полягає в тому, що необроблені безладні дані перетворюються на чистий тренувальний сигнал. Його конвеєр поєднує людські анотатори з моделями ML, які попередньо позначають дані, а також рівні контролю якості, які виявляють і виправляють помилки. Для LLM це означає створення підказок, написання ідеальних відповідей, ранжування результатів моделі для RLHF і стрес-тестування моделей за допомогою red-teaming. Спеціалізовані дані — математика рівня випускників, код, багатомовне міркування — часто потребують експертів-розробників, тому високоякісні дані, створені людиною, стали дефіцитними цінними даними.
Стратегічний вплив
Стратегія постачальника
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.
Вартість і бюджет
Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.
Ризики та безпека
Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.
Майбутнє ШІ масштабу
У міру того, як передові моделі вичерпують веб-текст, який легко скопіювати, попит зміщується в бік експертних людських даних передового рівня та ретельного оцінювання — найкраще місце для Scale. Очікуйте зростання оцінки моделей, тестування безпеки, порівняльного аналізу агентів і державних контрактів, а також напруги, оскільки деякі великі лабораторії створюють власні групи даних або більше покладаються на синтетичні дані. Масштаб також просувається до програм оцінки як послуги та захисту. Його довгострокова ставка: надійний штучний інтелект завжди потребуватиме ретельно виміряних, обґрунтованих людьми даних і незалежної оцінки.
Реалізація в реальному світі
Компанія, що займається автономними транспортними засобами, платить компанії Scale за те, щоб вона позначала дані лідара та камери, позначаючи контури автомобілів і пішоходів для моделей сприйняття.
Передова лабораторія штучного інтелекту використовує Scale для RLHF, запрошуючи людей, які оцінюють відповіді чат-ботів, щоб вирівняти модель.
Урядова установа уклала контракт зі Scale для оцінки та перевірки безпеки та надійності системи ШІ.
Розробник моделі наймає експертів Scale, щоб вони написали приклади з математики та кодування для випускників, щоб покращити міркування.
Ризики та огорожі
Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.
Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.
Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.
Дорожня карта впровадження
Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.
Перегляньте умови конфіденційності, безпеки та юридичні умови перед інтеграцією.
Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.
Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.
Продовжуйте досліджувати
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
Наступний посібник
Суно
Часті запитання
What is Scale AI?
Scale AI — це компанія, яка постачає високоякісні мічені та підібрані дані, які використовуються в сучасних моделях штучного інтелекту. Це важливо, тому що навіть найкращі алгоритми настільки хороші, наскільки хороші дані, на основі яких вони навчаються, і Scale створив бізнес на виробництві цих даних у промислових масштабах.
Яку основну проблему в першу чергу вирішує Scale AI для розробників AI?
Підприємство Scale AI створює високоякісні мічені та підібрані дані, оскільки моделі настільки ж хороші, як і їхні дані.
На яких видах даних Scale AI зосередився на маркуванні, коли вперше почав працювати?
Масштаб почався з маркування зображень і даних датчиків для автономних транспортних засобів, таких як пішоходи та автомобілі.
Що означає RLHF, шкала послуг, яка надається для магістратури?
RLHF — це навчання за допомогою зворотного зв’язку людини, де люди ранжують результати для узгодження моделі.
Чому експертні дані, отримані людиною, стають все більш цінними?
Оскільки прості веб-дані виснажуються, передові моделі потребують експертних, високоякісних людських даних — спеціальності Scale.
За допомогою яких платформ Scale отримує свої глобальні людські анотатори?
Scale використовує такі платформи, як Outlier і Remotasks, щоб залучати й керувати людьми-анотаторами по всьому світу.