AI quy mô
AI quy mô là một công ty cung cấp dữ liệu được dán nhãn và quản lý chất lượng cao để hỗ trợ các mô hình AI hiện đại.
Tổng quan
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.
Lặn sâu
Được thành lập vào năm 2016 bởi Alexandr Wang (lúc đó 19 tuổi) và Lucy Guo, Scal AI bắt đầu bằng cách dán nhãn hình ảnh cho ô tô tự lái—vẽ các hộp xung quanh người đi bộ, ô tô và vạch kẻ đường. Nó kết hợp lực lượng lao động con người toàn cầu với công cụ phần mềm và ghi nhãn được hỗ trợ bằng máy để chú thích hình ảnh, video, văn bản, lidar và dữ liệu cảm biến. Khi AI tổng hợp bùng nổ, Quy mô tập trung chủ yếu vào dữ liệu LLM: ghi nhãn ưu tiên của con người, học tập tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), nhóm đỏ và đánh giá của chuyên gia. Thông qua Công cụ dữ liệu quy mô và các nền tảng như Outmore và Remotasks, nó cung cấp nguồn chú thích cho con người trên toàn thế giới. Khách hàng bao gồm các nhà sản xuất ô tô, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu và chính phủ Hoa Kỳ thông qua công việc quốc phòng và khu vực công có quy mô AI.
Hiểu biết kỹ thuật
Giá trị của thang đo đang biến dữ liệu thô, lộn xộn thành tín hiệu huấn luyện rõ ràng. Quy trình của nó kết hợp các chú thích của con người với các mô hình ML gắn nhãn trước cho dữ liệu, cùng với các lớp kiểm soát chất lượng để phát hiện và sửa lỗi. Đối với LLM, điều này có nghĩa là tạo ra lời nhắc, viết phản hồi lý tưởng, xếp hạng kết quả đầu ra của mô hình cho RLHF và kiểm tra căng thẳng các mô hình thông qua nhóm đỏ. Dữ liệu chuyên ngành—toán cấp độ sau đại học, mã, lý luận đa ngôn ngữ—thường yêu cầu các chuyên gia gắn nhãn, đó là lý do tại sao dữ liệu chất lượng cao do con người tạo ra đã trở thành đầu vào khan hiếm và có giá trị.
Tác động chiến lược
Chiến lược nhà cung cấp
Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
Chi phí và ngân sách
Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
Rủi ro và an toàn
Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.
Tương lai của quy mô AI
Khi các mô hình biên giới cạn kiệt văn bản web dễ bị loại bỏ, nhu cầu đang chuyển sang dữ liệu con người cấp cao, chuyên nghiệp và đánh giá nghiêm ngặt—điểm hấp dẫn của Quy mô. Kỳ vọng sự tăng trưởng trong đánh giá mô hình, kiểm tra an toàn, so sánh điểm chuẩn đại lý và hợp đồng với chính phủ, bên cạnh sự căng thẳng khi một số phòng thí nghiệm lớn xây dựng nhóm dữ liệu nội bộ hoặc phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu tổng hợp. Quy mô cũng đang được đẩy mạnh vào các ứng dụng đánh giá như một dịch vụ và phòng thủ. Đặt cược dài hạn của nó: AI đáng tin cậy sẽ luôn cần dữ liệu được đo lường cẩn thận, dựa trên cơ sở con người và đánh giá độc lập.
Triển khai trong thế giới thực
Một công ty xe tự hành trả tiền cho Scala để dán nhãn dữ liệu lidar và camera, phác thảo ô tô và người đi bộ cho các mô hình nhận thức.
Phòng thí nghiệm AI biên giới sử dụng Thang đo cho RLHF, yêu cầu người đánh giá xếp hạng các phản hồi của chatbot để căn chỉnh mô hình.
Một cơ quan chính phủ ký hợp đồng với Scala để đánh giá và lập nhóm đỏ cho hệ thống AI về độ an toàn và độ tin cậy.
Một nhà phát triển mô hình thuê các chuyên gia về Thang đo để viết các ví dụ mã hóa và toán học cấp độ sau đại học nhằm cải thiện khả năng suy luận.
Rủi ro & lan can
Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.
Lộ trình thực hiện
Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.
Tiếp tục khám phá
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
Hướng dẫn tiếp theo
Suno
Câu hỏi thường gặp
What is Scale AI?
AI quy mô là một công ty cung cấp dữ liệu được dán nhãn và quản lý chất lượng cao để hỗ trợ các mô hình AI hiện đại. Điều này quan trọng bởi vì ngay cả những thuật toán tốt nhất cũng chỉ tốt khi dữ liệu chúng học được và Scal đã xây dựng một doanh nghiệp từ việc sản xuất dữ liệu đó ở quy mô công nghiệp.
Vấn đề cốt lõi nào mà Scal AI chủ yếu giải quyết cho các nhà phát triển AI?
Hoạt động kinh doanh của AI trên quy mô đang tạo ra dữ liệu được gắn nhãn và quản lý chất lượng cao vì các mô hình chỉ hoạt động tốt như dữ liệu của chúng.
Loại dữ liệu nào mà AI quy mô đã tập trung vào việc ghi nhãn khi mới bắt đầu?
Quy mô bắt đầu bằng việc dán nhãn hình ảnh và dữ liệu cảm biến cho các phương tiện tự lái, như người đi bộ và ô tô.
RLHF, Thang đo dịch vụ cung cấp cho LLM, có nghĩa là gì?
RLHF là Học tập tăng cường từ phản hồi của con người, trong đó con người xếp hạng các kết quả đầu ra để điều chỉnh mô hình.
Tại sao dữ liệu chuyên gia do con người tạo ra ngày càng trở nên có giá trị?
Khi dữ liệu web dễ dàng cạn kiệt, các mô hình biên giới cần dữ liệu con người chất lượng cao, chuyên nghiệp—chuyên môn của Scale.
Quy mô cung cấp nguồn chú thích con người toàn cầu thông qua những nền tảng nào?
Quy mô sử dụng các nền tảng như Outlier và Remotasks để tuyển dụng và quản lý người chú thích con người trên toàn thế giới.