Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Thang đánh giá AI cho lớp học
xã hội
HƯỚNG DẪN công ty
AI quy mô
Scale AI cung cấp các dịch vụ dữ liệu được sử dụng trong việc đào tạo và đánh giá các hệ thống AI, bao gồm chú thích, phản hồi sở thích của con người và kiểm tra mô hình.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~1 min
Trên trang nàyđọc 1 phút
Tổng quan
Các dịch vụ này cung cấp dữ liệu và quy trình đánh giá; giá trị của chúng phụ thuộc vào thiết kế nhiệm vụ, chất lượng dữ liệu và phạm vi bao phủ.
Lặn sâu
Scale AI được thành lập vào năm 2016 và ban đầu tập trung vào gán nhãn dữ liệu cho các ứng dụng như lái xe tự động. Data Engine và Generative AI Data Engine của nó mô tả các dịch vụ cho việc chú thích dữ liệu, tuyển chọn, phản hồi con người, đánh giá và kiểm tra an toàn. Scale xác định Outlier là nền tảng cộng tác viên chuyên biệt. RLHF có thể sử dụng so sánh hoặc xếp hạng của con người đối với các phản hồi mô hình để tạo tín hiệu sở thích. Red‑teaming kiểm tra mô hình hoặc hệ thống bằng các kịch bản đối kháng hoặc lạm dụng. Các dịch vụ này hỗ trợ công việc dữ liệu và đánh giá nhưng không đảm bảo chất lượng, an toàn hoặc hiệu năng của mô hình ngoài các nhiệm vụ đã kiểm tra.
Triển khai trong thế giới thực
Gán nhãn các đối tượng trong hình ảnh phương tiện cho bộ dữ liệu nhận thức.
Thu thập các so sánh sở thích giữa các phản hồi của mô hình ngôn ngữ ứng cử viên.
Sử dụng các chuyên gia lĩnh vực để viết hoặc đánh giá các ví dụ cho một nhiệm vụ cụ thể.
Thực hiện các bài kiểm tra red‑team đối với một mô hình và ghi lại các lỗ hổng được phát hiện.
Tương lai của quy mô AI
Các đề xuất dữ liệu và đánh giá của công ty thay đổi theo thời gian. Các nhóm nên xác minh dịch vụ, lực lượng lao động, cách xử lý dữ liệu và quy trình kiểm soát chất lượng cụ thể cho dự án và coi phạm vi đánh giá là giới hạn bởi thiết kế kiểm tra của nó.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- 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.
coi chừng
- 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.
Các bước tiếp theo
- 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
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Thực hiện bài kiểm tra Scale AI
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Scale AI là gì?
Scale AI cung cấp các dịch vụ dữ liệu được sử dụng trong việc đào tạo và đánh giá các hệ thống AI, bao gồm chú thích, phản hồi sở thích của con người và kiểm tra mô hình. Các dịch vụ này cung cấp dữ liệu và quy trình đánh giá; giá trị của chúng phụ thuộc vào thiết kế nhiệm vụ, chất lượng dữ liệu và phạm vi bao phủ.
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 các ví dụ đào tạo do chuyên gia tạo ra có thể giúp cải thiện mô hình?
Các ví dụ và phản hồi sở thích của chuyên gia có thể nhắm vào kỹ năng hoặc nhu cầu đánh giá. Giá trị của chúng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, phạm vi bao phủ và mục tiêu đào tạo mô hình; chúng không đảm bảo khả năng chung.
Nền tảng nào mà Scale AI xác định là một phần của hệ sinh thái cộng tác viên GenAI chuyên biệt?
Scale mô tả Outlier là một phần của sản phẩm và hệ sinh thái cộng tác viên cho công việc AI sinh tạo; dịch vụ và khả năng có sẵn của cộng tác viên có thể thay đổi.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này