规模人工智能
Scale AI 是一家提供高质量标记和精选数据的公司，这些数据为现代人工智能模型提供支持。
概述
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.
深入探讨
Scale AI 由亚历山大·王（当时 19 岁）和露西·郭于 2016 年创立，最初是为自动驾驶汽车标记图像，在行人、汽车和车道线周围绘制方框。它将全球劳动力与软件工具和机器辅助标签相结合，以注释图像、视频、文本、激光雷达和传感器数据。随着生成式人工智能的爆炸式增长，Scale 大力转向法学硕士数据：人类偏好标签、人类反馈强化学习 (RLHF)、红队和专家评估。通过其 Scale Data Engine 以及 Outlier 和 Remotasks 等平台，它在全球范围内寻找人类注释者。通过其 Scale AI 公共部门和国防工作，客户包括汽车制造商、领先的人工智能实验室和美国政府。
技术洞察
Scale 的价值在于将原始、杂乱的数据转化为干净的训练信号。其管道将人类注释者与预先标记数据的机器学习模型以及捕获和纠正错误的质量控制层相结合。对于法学硕士来说，这意味着生成提示、编写理想的答案、对 RLHF 的模型输出进行排名，以及通过红队对模型进行压力测试。专业数据（研究生水平的数学、代码、多语言推理）通常需要专家标记者，这就是为什么高质量的人类生成数据已成为稀缺且有价值的输入。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
规模人工智能的未来
随着前沿模型耗尽了容易抓取的网络文本，需求正在转向专家、前沿级人类数据和严格的评估——Scale 的最佳点。预计模型评估、安全测试、代理基准测试和政府合同将会增长，同时随着一些大型实验室建立内部数据团队或更多地依赖合成数据，紧张局势也会随之而来。规模化还推动了评估即服务和国防应用的发展。它的长期赌注是：值得信赖的人工智能将始终需要仔细测量、以人为本的数据和独立评估。
现实世界的实施
一家自动驾驶汽车公司付费给 Scale 来标记激光雷达和摄像头数据，勾勒出汽车和行人的感知模型。
前沿人工智能实验室使用 RLHF 的 Scale，让人类评估者对聊天机器人的响应进行排名以调整模型。
一家政府机构与 Scale 签订合同，对人工智能系统进行安全性和可靠性评估和红队评估。
模型开发人员聘请 Scale 专家编写研究生水平的数学和编码示例，以提高推理能力。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
What is Scale AI?
Scale AI 是一家提供高质量标记和精选数据的公司，这些数据为现代人工智能模型提供支持。这很重要，因为即使是最好的算法也只能与它们从中学习的数据一样好，而 Scale 通过以工业规模生产这些数据建立了一项业务。
Scale AI主要为AI开发者解决什么核心问题？
Scale AI 的业务正在生成高质量的标记和精选数据，因为模型的好坏取决于其数据。
Scale AI刚起步时主要关注标注哪些数据？
Scale 首先为自动驾驶汽车标记图像和传感器数据，例如拳击行人和汽车。
RLHF（为法学硕士提供的服务等级）代表什么？
RLHF 是根据人类反馈进行强化学习，人类对输出进行排序以调整模型。
为什么专家生成的数据变得越来越有价值？
随着简单的网络数据枯竭，前沿模型需要专家、高质量的人类数据——Scale 的专长。
Scale 通过哪些平台获取其全球人工注释者？
Scale 使用 Outlier 和 Remotasks 等平台在全球范围内招募和管理人工注释者。